Anthropic'ın Stratejik Odaklanması ve Kültürü Hızlı Büyüme ve Yetenek Tutumunu Sağlıyor

Anthropic'ı Çözümleyin: En İyi AI Şirketi, Belki de Bir Örgütsel İcat
Yazar: Celia, Yabancı Teknoloji Şirketi

Geçen yıl, Anthropic muhtemelen tüm AI endüstrisi içinde en çok incelenmesi gereken şirketti.

Yılın başlarında, insan ticaret tarihinin en hızlı patlamalı büyümesini yarattı: ARR, 9 milyar'dan 45 milyara çıktı; hesaplama gücü tedariki yeterliyse, yıl sonuna kadar ARR'nin 100 milyara ulaşma olasılığı yüksek ve gelecek yıl 200-300 milyara ulaşacak, doğrudan Meta'nın boyutuyla eşitlenecek.

İkincil piyasada, şu anki değeri 1 trilyon dolara ulaşmış ve OpenAI'yi geçmiştir.

Anthropic'ın nasıl geçiş yaptığını anlamak için çok zaman harcadık.

Sonuç olarak, bu şirketi anlamak için iki temel noktayı anlamanız gerekir:

Biri stratejik karar, diğeri organizasyon kültürüdür.

Herkes bununla ilgili parçalı bilgilere sahip olmalı, ancak tam bir resme sahip değil; bu makale, daha ayrıntılı bir düzenleme ve yeniden oluşturma sağlamayı amaçlıyor.

Dışarıda merak edilen bazı soruları, stratejik ve organizasyonel açıdan açıklamak istiyoruz, örneğin:

• Anthropic, 2021 yılında kodlamanın en önemli yön olabileceğini neden fark etti?

• Dario ve Sam'in karakter farklılıkları, iki şirketin tamamen farklı strateji yollarını nasıl şekillendirdi?

Anthropic'in personel dönüşüm oranı neden bu kadar düşük?

• Anthropic'ın neredeyse herkesi neden kültürünü övüyor? Şirketin hızlı genişlemesi sürecinde bu kültür nasıl korunuyor?

01. Odaklanmanın önemi abartılmaktadır

Öncelikle, stratejik olarak OpenAI, her şeyi isteyen bir şirket gibi davranmıştır.

Model yetenekleri açısından matematik, bilim, kodlama, muhakeme, çoklu modallik ve mimari yeniliklerde OpenAI yoğun bir şekilde çalışıyor.

Ürün üzerinde Codex, tarayıcı, robotlar, kurumsal platform, akıllı donanım, çip ve veri merkezleri gibi birçok şey aynı anda ilerletiliyor ve OpenAI'nin dahilindeki projelerin sayısı bir zamanlar yaklaşık 300'e ulaştı.

Ancak Anthropic tamamen tersine, üçlü içinde çok modallığı çok erken terk eden tek şirket olup, mimari yeniliklerden hiç bahsetmemiş, nedenleme modeli, RL ve sürekli öğrenme gibi kavramlara vurgu yapmamış; sadece dil modelinin ölçeklendirilmesine odaklanmış ve yalnızca kodlama yönüne odaklanarak en kritik yetenekleri öncelikle geliştirmiştir.

Neden kodlama bu kadar önemli, şimdi pazar da bunu biliyor, temel üç nokta:

1. Kodlama, her şeye giden yoldur. Dijital dünyanın çoğu görevi Kod ile ifade edilebilir.

2. Kodlama, modelin öğrenmesi için en uygun beceridir. Sonuçlar doğrulanabilirlik açısından güçlüdür, geri bildirim döngüsü kısadır ve kullanıcı verileri model eğitimi üzerinde daha büyük ölçüde etki yaratır.

3. Kodlama, AGI geliştiriminin temel hızlandırıcısıdır. Şu anda önde gelen AI laboratuvarları bu hızlandırma döngüsüne girmiş durumda ve bu yıl modelin bir çeyreklik ilerlemesi, geçen yılki ilerlemeden daha hızlı.

Sonuçlar, Coding'in gerçekten en önemli yön olduğunu ve tek bir eserle tüm Tang dönemi baskın hale geldiğini doğruladı.

Ancak OpenAI, Mart ayına kadar uyanamadı ve Sora gibi yan projeleri iptal ederek Coding'i şirketin birinci önceliği haline getirdi.

Bizim her zaman merak ettiğimiz şey: Anthropic, neden baştan itibaren kodlamayı seçti?

Geriye baktığımızda, bunun yarısı vizyon, yarısı şans.

Anthropic, erken finansman aşamasında büyük zorluklar yaşadı. O kadar para olmadığı için, AGI'ye daha verimli bir şekilde ilerlemek zorunda kaldı.

Öncelikle dikey bir senaryo hikayesi anlatıp kendi ticari döngülerini kurabildiğini kanıtlamalıydı. Bu nedenle o zamanlar, sadece bir yön seçebilirlerse, kodlama en iyi seçim olabilirdi: daha iyi bir kodlama modeli eğitmek → müşterilere sunmak → müşterilerin gerçek mühendislik ortamlarında elde ettikleri verileri toplamak → bu verileri model eğitimi için geri beslemek. Bu, bir döngü oluşturabilirdi.

Anthropic'ın büyüme sorumlusu, şirketin ortaklarından birinin yazdığı, neden kodlama yönünde odaklanmamız gerektiğini açıklayan bir iç belge gördüğünü söylemişti. Ana nokta, bu belgenin tarihinin 2021 yılına ait olmasıydı; bu, herhangi birinin bu yönün gerçek piyasa fırsatını fark etmesinden çok önceydi.

Ancak daha sonra finansman kolaylaştı, şirket daha fazla kaynağa sahip oldu ve kodlama hattı daha fazla tartışılmadı; bunun yerine daha genel bir model tabanı üzerinde çalışmaya devam ettiler.

ChatGPT'nin patlamasından sonra dönüşüm yaşandı. Anthropic, C taraflı pazarın OpenAI tarafından önceden ele geçirildiğini fark etti ve bu nedenle (sonradan bakıldığında olağanüstü şanslı bir şekilde) savaş alanını değiştirmeye karar vererek odak noktasını B taraflı pazara kaydırdı.

Bu stratejik dönüşüm genel olarak dikkatli ve deneysel bir yaklaşımdır, kesin bir kumar değildir.

Claude 3'ü eğitirken, Anthropic bilinçli bir şekilde kodlama yeteneğini güçlendirdi ve Sonnet 3.5'te iyi bir pazar geri bildirimi aldı.

Sonrasında hem yatırımı artırırken hem de doğrulama yaparken, içerde kodlama potansiyeli konusunda giderek daha fazla kararlılık kazanıldı; biri ticari değer açısından, diğeri araştırma hızlandırması açısından. Bu nedenle ekip, bu yolda odaklanarak ilerlemeye başladı; bu süreçte hem C tarafı tamamen bırakıldı hem de multimodaliteye dikkat dağıtılmadı.

Ayrıca pazar yönünde odaklanmanın yanı sıra teknik yolda kararlılık da dikkat çekicidir.

Geçen iki yıl boyunca, dışarıdan birçok ünlü araştırmacı, ölçekleme yasalarının bir duvara çarptığını ve ön eğitimdeki marjinal getirinin zirveye ulaştığını söylemişti. Bizim ve çeşitli araştırmacılarla yaptığımız görüşmelerden elde ettiğimiz izlenim, Anthropic’in tüm laboratuvarlar arasında ölçekleme yasalarına en çok inanan ve ön eğitimi ile veriyi en sağlam şekilde uygulayan, yeni bir paradigmaya odaklanmadan kalan kurum olduğudur.

Sonradan bakıldığında bu da doğrudu. Claude'un yetenek atlamasının büyük bir kısmı, ön eğitimdeki sağlam yatırımlardan kaynaklanmaktadır.

Ancak bu, bizi bir soruyla karşılaştırdı: Anthropic, neden her zaman birkaç kritik yönde kararlılık gösterip kesin seçimler yapıyor?

Öncelikle kaynakların sınırlılığı, Anthropic'ın geçmişteki sermaye toplama tutarı yaklaşık olarak OpenAI'nın üçte biri kadardır; ancak daha derinlere inildiğinde, bu iki şirketin stratejik farklılıkları kurucuların karakteri ve kökeniyle de yakından ilişkilidir.

Anthropic'ın dört kurucu ortağı da scaling laws makalesinin temel yazarlarıdır; Dario, GPT-3'ün en temel araştırma lideriydi ve bundan önce zaten on yıl boyunca AI alanında çalıştı, AI teknolojik ilerlemesine doğrudan sahne oldu ve daha cesur kararlar verdi.

Ayrıca, Dario tamamen FOMO olmayan biri olup, bazen kendi kendine aşırı güvenli ve dirençli olarak tanımlanır ve nadiren piyasa konsensüsüne yönlendirilir.

2024 yılında Anthropic hâlâ patlaması yaşanmadığında, bu şirketin anlaşılmasında önemli bir nokta olduğunu düşündüğüm bir söz söylemişti:

Geçtiğimiz on yılda öğrendiğim en derin ders, piyasada her zaman bir tür konsensüs olduğunu anlamaktı; ancak konsensüsün birdenbire tersine döndüğünü birkaç kez gördükten sonra, kendi bahislerime odaklandım.

Bizim kesinlikle haklı olduğumuzu da bilmiyorum, ancak dürüst olmak gerekirse, sadece %50 zaman haklı olsanız bile bu çok değerli, zira başkalarının sahip olmadığı bir şey sunuyorsunuz.

Bu, Sam Altman ile çok farklı; Sam'e yakın bazı kişilerle yaptığımız görüşmelerden anlaşılıyor:

1. Sam, Silicon Valley'de en ambisyonlu kuruculardan biri olarak tanınır ve baştan itibaren her şeyi istemiştir. YC'de yatırım yapma geçmişine ek olarak, "çoklu toplama, paralel bahis" yöntemine çok aşinadır, bu nedenle OpenAI'nin sonsuz sayıda yan dalı ortaya çıkmıştır.

2. Sam, teknik bir arka plana sahip değil ve teknik yönlerde Anthropic kadar iyi bir yargıya sahip değil, bu nedenle daha çok ekibin aşağıdan yukarıya doğru ilerlemesine güveniyor. Sam, kendi yetenekli olduğu kaynak sağlama konusunda, ekiplere sırayla destek sağlıyor.

3. VC arka planı, Sam'in sıçramalı, şık fikirleri özellikle tercih etmesine neden oldu. Bu nedenle OpenAI kültürü, 0'dan 1'e paradigmaların yeniliğini çok değerli görüyor, ancak 1'den 10'a kadar olan sürekli iyileştirmeleri aynı ölçüde önemsemiyor. Sora, Atlas tarayıcısı, Voice Mode gibi birçok ürün hattının sürekliliği yoktur; yayınlanınca kimse ilgilenmez.

4. Sam ve Mark Chen (Baş Araştırma Görevlisi) karakterleri sadece "evet" der, "hayır" demez. Yan görevlerde, ekip çaba gösterirse üst düzey yöneticiler hâlâ kaynak sağlar.

OpenAI'nin kuvvetleri çeşitli yan projelerle sürekli dağıtıldıkça, Anthropic, en kritik savaş alanlarında Tian Ji at yarışı stratejisiyle üstünlük sağlayabilir.

Anthropic'ın stratejik odaklanması, odaklanmanın önemini abartıldığını bize gösterdi.

Geçen yıl dinlediğim bir podcast'i hatırlıyorum, konuğu Founders podcast sunucusu David Senra idi. Geçen 8 yıl boyunca neredeyse sadece bir şey yaptı: Haftada bir büyük girişimciyi inceledi.

Eğer okuduğu 400'den fazla kurucu biyografisinden çıkarılan tüm girişimcilik deneyimleri sadece bir şeye sıkıştırılırsa, o ne olurdu?

O cevap verdi: Focus.

Büyük girişimciler genellikle çok yönlü başarılı öğrenciler değil, aşırı ısrarcı kişilerdir. Costco'un fiyatı, Apple'ın tasarım deneyimi, ByteDance'ın öneri algoritması ve veri döngüsü gibi kendi için en önemli bir veya iki değişkeni tanımlar ve bunları rakipler için absürd düzeyde bile olsa, her şeyi riske atarak uçurana kadar iterler.

Burada netleştirilmelidir ki, birçok kişi kendi odaklı olduğunu düşünür, ancak odaklanmanın anlamını ve fiyatını gerçekten anlamazlar.

Odak, temelde iki seviyeye ayrılması gerekmektedir:

Birincisi, neyin en kritik olduğunu anlamak ve diğer tüm şeyleri fedakârlık etme cesareti.

İkincisi, baskı; kritik unsurları ezici kaynaklarla delip geçebilme gücü.

İlki bilgi problemi, ikincisi irade problemidir; ikisi de eksik olmaz.

Örneğin Google kurulduğunda, tüm internet endüstrisi arasında yaygın inanç şu idi—gelecek «portallara» ait olacak. Yahoo gibi arama devleri ana sayfalarını giderek daha fazla içerikle dolduruyordu: haberler, hava durumu, alışveriş, oyunlar, burçlar... Her bir özellik, «reklam değerini artırma» aracı olarak görülüyordu.

Ancak Google, bilginin giderek artacağını ve kullanıcıların daha büyük bir portal değil, en ilgili yanıtları hemen bulmayı ihtiyaç duyacağını düşünüyor.

Öyleyse, başkaları kullanıcıların daha uzun kalmasını isterken, Google kullanıcıların daha hızlı ayrılmasını istiyordu. O dönemde Google'ın ana sayfası, bir arama kutusu dışında hiçbir şey olmadan aşırı temizdi.

Aynı şekilde iş modeli açısından da Yahoo'nun onlarca gelir kaynağı varken, Google tüm çabalarını "arama anahtar kelime ihalesi" adlı tek bir mekanizmaya odaklamış ve ikinci bir iş hattını ciddiye almaya yaklaşık on yıl sonra başlamıştır.

Şu ana kadar Google’ın on ilkesinden biri, “Bir şeyi gerçekten, gerçekten iyi yapmak en iyisidir” tir.

Stratejinin çekirdeği, ne seçmek istediğinizi düşünmek değil, ne reddetmek istediğinizi düşünmektir. Sanırım çoğu kişi hayır demek için yeterince fazla değil.

02. Kültür en büyük gizli malzemedir

Anthropic'ın en özel yanı, strateji değil, organizasyon kültürü olabilir.

Geçen yarım yıl boyunca yoğun bir AI yetenek rekabeti içinde Anthropic'in personel kaybı oranı diğer AI laboratuvarlarından çok daha düşüktür.

Aşağıdaki iki grafik, 2021-2023 yılları arasındaki yetenek akışı verilerinin özetidir.

İlk grafik, çeşitli AI laboratuvarları arasında geçiş oranlarını gösteriyor; görüyoruz ki:

DeepMind'den Anthropic'e giden her 10,6 kişiden sadece 1'i ters yönde DeepMind'e gidiyor.

OpenAI'den Anthropic'e giden her 8,2 kişiye karşılık, ters yönde OpenAI'ye giden 1 kişi vardır.

İkinci grafik, işe alınmadan iki yıl sonra şirketde kalan çalışanların oranını göstermektedir.

Anthropic'ın personel tutma oranı %80 olup, o dönemde önde gelen AI laboratuvarları arasında DeepMind'ın %78'inden biraz daha yüksektir.

Daha genç ve hızlı değişen bir şirket olan Anthropic, köklü DeepMind'den daha yüksek bir tutulum oranına ulaşmakta zorluk çekmiyor.

Karşılaştırıldığında, OpenAI'nin oranı %67.

Dikkat edilmesi gereken nokta, bu verilerin OpenAI'nin zirvede olduğu ve Anthropic'in henüz ortaya çıkmadığı dönemde alınmış olmasıdır.

Son iki yılın haberlerine bakıldığında, Anthropic'ın insan kaynakları çekiciliği ve istikrarı daha belirgin hale gelir.

Örneğin, son zamanlarda Twitter'da popüler olan bir gönderide, birçok ünlü şirketin CTO'su, sıradan bir teknik çalışan (MTS, member of technical staff) olmak için Anthropic'e geçmek istiyor:

Bu durumun en büyük nedeni genellikle Anthropic'in organizasyon kültürüne atfedilir.

Anthropic üyesinin çektiği bir podcast'i izlerseniz, neredeyse herkes Anthropic'in kültüründen bahseder; bazıları bu cult benzeri kültürü Anthropic'in en büyük gizli sırrı olarak görür.

Kültürün gerçekten Anthropic'in gizli silahı olduğunu, bizim en güçlü, başkalarının kopyalayamayacağı şey olduğunu düşünüyorum. Bu doğal olarak ortaya çıkmadı, liderlik bu alana büyük ölçüde yatırım yaptı.

——Amol Avasare, Anthropic Büyüme Sorumlusu

Bu noktayı, bu sorunun farkındalığıyla ayrı ayrı izlemesek, pek dikkat etmezdık, çünkü kültür veya değerlerden bahsedildiğinde her zaman soyut gelir ve bunun bir slogan olduğunu varsayarız; ancak tüm ilk el bilgileri ve açık görüşmeleri bir araya getirdiğimizde, bizi oldukça etkiler.

Detaylı bir şekilde incelendiğinde, Anthropic ve diğer AI laboratuvarları arasındaki üç farklı özellik şunlardır:

1. Görev odaklı

Anthropic'ın misyonu, "dünyanın dönüştürücü AI dönüşümünü güvenli bir şekilde atlamasını sağlamak"tır, yani her şey güvenliğin üzerinde durur.

Birçok şirket kendi misyonuna bağlı olduğunu söyler, ancak Anthropic bunu biraz dini bir düzeyde ciddiye alır.

Bu, güçlü bir ahlaki kendi imajına sahip bir frontier laboratuvarıdır: AGI'nin dünyayı kurtarabileceğine ve AGI'nin dünyayı yok edebileceğine gerçekten inanır ve bu iki şey arasındaki çok dar bir tel üzerinde ilerlemeye çalışır.

Claude Code sorumlusu Boris Cherny, "Anthropic'ta koridorda rastgele birini tutup 'Burada neden olduğunu' sorarsanız, cevap her zaman güvenlik olacaktır" demiştir.

O, ürün yöneticisi Cat Wu ile birlikte geçen yıl Anthropic'ten ayrılarak Cursor'a geçmişti, ancak iki hafta sonra içlerindeki daha büyük bir misyon için tümün birlikte çaba gösteren Anthropic kültürünü çok özledikleri için geri döndüler.

Anthropic'e katılmadan önce bunlara şüpheyle bakanlar, içeri girdikten sonra "Tüh, içerdeki atmosfer dışarıda anlatılanlardan daha ciddi" dedi.

Burada hatta erken dönem çalışanlar, tüm personel toplantısında — Anthropic nihayetinde misyonunu gerçekleştirse de şirket kendisi başarısız olursa, bu hâlâ iyi bir sonuç olacak — diye söyleyecek.

Bu cümle, Anthropic hakkında birçok şeyi açıklıyor.

Çoğu şirketin mantığında, ticari başarı her zaman önceliklidir ve misyon sadece yüzükültme amaçlıdır. Ancak Anthropic’in özel yanı, içerde misyonu şirketin varoluşundan önce koyan gerçekten bir grup insanın bulunmasıdır.

Anthropic'ın gerçek yaptığına bakıldığında, bu da bilgiyle eylemin birleşimi olmaktadır; örneğin, kar amacı gütmeyen bir güvence tarafından yönetilen yönetim yapısı, açıklanabilirlik üzerindeki araştırmalar, güvenlik için yapılan çeşitli yatırımlar ve son zamanlarda değer çatışması nedeniyle ABD Savunma Bakanlığı'nın 200 milyon dolarlık siparişini tercih etmek gibi konular burada ayrıntılı olarak anlatılmayacaktır.

2. Yüksek güven, düşük ego

Diğer öncü laboratuvarlarla iletişim kurarken, her zaman birçok dahili siyaset ve çatılarla karşılaşıyoruz. Ancak Anthropic'te böyle bir şey yok. Tersine, herkes çok birlikte çalışır ve başkaları için çaba sarf etmeye hazırdır.

Burada en sihirli nokta, Frontier AI'nin çok kolayca bir yıldız kültürü ve kaynak mücadelesine dönüşmesidir. AI araştırmacıları, dünyanın en zekî ve en yüksek ego sahiplerinden hemen hemen herkesidir; doğal olarak farklı bir çözüm sunma, kendi dağlarını kurma ve adlarını tarihe yazma arzusundadırlar, ancak kaynaklar çok sınırlıdır, bu nedenle departman çatışmaları her zaman meydana gelir.

Google'dan Anthropic'a geçen Daniel Freeman, diğer model şirketlerinin içlerinde birbirinden bağımsız ve gizli rekabet halindeki feodal devletler gibi olduğunu söylüyor, ancak bu hissi Anthropic'te hiç yaşamadığını ifade ediyor.

Stripe'in eski CTO'su Rahul Patil, geçen sonbaharda Anthropic'e katıldığında, buradaki kültürü en çok etkileyen şey olarak belirtti. Bu kadar akıllı insanların aynı zamanda bu kadar скром olduğunu hayal etmek zor.

Bir standart örneği verdi: Eğer şirket yarın size, en uygun pozisyonunuzun üst düzey yönetici olarak kalmak değil, IC (bireysel katkıda bulunan) olmak olduğunu, çünkü bunun misyon için en büyük katkı olduğunu söylerse, bunu kabul eder misiniz? O, Anthropic'teki herkesin bunu yapacağını ve hiçbir ego olmadan bunu yapacağını düşünüyor.

3. Çok güçlü bir insancı temel

The author of The New Yorker spent several months conducting an in-depth shadowing inside Anthropic and left two interesting descriptions of the people here:

• Kitapçı sapkınlar

Anthropic çalışanlarının büyük bir oranı roman yazarları ya da şairlerin çocukları gibi görünüyor.

Yani buradaki insanlar tipik bir Silicon Valley elitine ya da geleneksel olarak düşünülen teknik mühendislerine pek benzemiyor; daha çok kitapçı, biraz nerd ve biraz idealistler. İnsanların çoğu, yazar ve şair ailelerinde büyüdüğünü düşündürüyor.

Bu, Claude modelinin adlandırılmasından da bir ölçüde anlaşılıyor: Haiku, Sonnet, Opus sırasıyla özlü haiku, Shakespeare’in ondört satırlık şiirleri ve klasik bağlamdaki büyük eserleri ifade ediyor.

Karşılaştırmak gerekirse, OpenAI'nin GPT-4 / 4o / o1'i mühendislik numarası adlandırma, Google'nin Gemini Ultra / Pro / Flash'i ise klasik ürün hattı adlandırma şeklidir. Bu da bir miktar şeyi açıklamaktadır.

Claude Code sorumlusu Boris, podcast'te ilginç bir ayrıntıdan da bahsetmişti:

Anthropic'a yeni geldiğinde ilk öğle yemeğinde, sert bilim kurgu yazarı Greg Egan'ın çok az bilinen bir kitabından bahsetti.

O kitap ne kadar az bilinen bir kitaptı? Daha önce onu okumuş hiçbirini karşılamamıştı.

O, yemek masasında kitaptan bir alıntı yaptı ve masadaki herkes hemen yanıt verdi.

Bu olay onu büyük bir şokla karşıladı ve gerçekten doğru yerde olduğunu hissetmesini sağladı.

Bilim kurguyu seven kitapçılar genellikle belirli bir büyük insani endişe ve tarihsel sorumluluk duyarlar ve kelebek etkisi konusunda daha iyi çıkarımlar yapabilirler.

Bu okuma eğlencesine dayalı uzlaşmı, onu daha fazla rahatlatıyor; burası belki de AI sınırlarını en iyi şekilde ilerletebileceğiniz yer.

Kültür nasıl kurumsallaştırılır

Sonraki soru, bu saf, neredeyse mezhepsel kültürün nasıl sürdürüldüğü?

Aslında, Anthropic artık küçük bir AI laboratuvarı değil, 3000 kişilik büyük bir şirket ve tarihte en hızlı büyüme hızıyla aynı zamanda kendi kültürel yoğunuğunu korumaya çalışıyor.

Bunun için Dario, Anthropic'in kültürü iyi olacak şekilde zamanının yaklaşık 1/3 ila 40%'ını ayıracaktır.

Teknik, ürün, finansman ve siyasi-iş ilişkileri açısından yapılabilecek sonsuz sayıda iş var, ancak o, Anthropic’i yüksek düzeyde bir birlikte çalışma kültürüne sahip, en iyi yeteneklerin çalışmak isteyeceği bir yer haline getirmek olduğunu düşünüyor.

Uygulamada şu noktalar yer almaktadır:

1. Özel istihdam standartları

Anthropic, birçok AI laboratuvarı gibi bir yaklaşım izlemiyor.

Bir yandan, beceri tercihleri açısından, çoğu şirketin büyük isimlerle rekabet etmesinin aksine, Anthropic daha çok underdog’ları tercih eder. Dışsal etiketlerden ziyade, doğrudan yetenek kanıtlarını, örneğin “bağımsız bir araştırma yaptınız mı, gerçekten derinlemesine bir blog yazdınız mı, açık kaynak topluluğuna somut bir katkıda bulundunuz mu” gibi unsurları ön planda tutarlar.

Öte yandan, Anthropic çok katı bir kültürel filtre uygular. Mülakatlarında özel olarak bir saat süren Kültürel Mülakat turu bulunur ve bu sırada 15-20 adet senaryo sorusu sorulur.

İnternette dolaşan mülakat sorularına göre, üç ana nokta üzerinde durulmaktadır:

(1) Gerçekten de safety mission'ı öne alacak mısınız?

En tipik seçme sorusu şudur: Anthropic, güvenliği garanti edemeyeceği gerekçesiyle modeli yayınlamayı sonlandırmaya karar verirse, hisselerinizin sıfıra düşmesini kabul eder misiniz?

(2) Bir nice, ego küçük insan mısınız?

İyilik, empati, insan becerileri, kendi bilgisizliğini ve hatalarını kabul edebilme.

(3) Karmaşıklıkla başa çıkabilir misiniz?

Anthropic, iç süreçlerinde karşılaşılan birçok sorun çok karmaşık ve değişkenlidir; sistemsel düşünme becerisine ve bir kararın diğer bileşenleri üzerindeki ikinci derece etkilerini derinlemesine analiz etme yeteneğine büyük önem verirler.

Onlar, "ters filtreleme" için işe alım üzerinde büyük zaman harcadılar ve bu nedenle gerçekten en üst düzey 10x geliştiricilerden birçokını terk ettiler. Stripe'nın eski CTO'su Rahul Patil, Anthropic'a katılmadan önce o dönemdeki Anthropic CTO'suyla uzun bir süre konuştuğunu belirtti.

Karşı taraf, onu buraya gelmeye ikna etmek yerine, Anthropic'a katılmamanız gerektiğini nedenlerini iki veya üç hafta boyunca tekrar tekrar tartıştı ve kültürel ve misyon açısından gerçekten uyumlu değilseniz, gelmenizin değmediğini nazikçe tavsiye etti.

Bu yüzden Anthropic'ın istihdam mantığı, en güçlü kişileri mümkün olduğunca çok sayıda almaktan ziyade, uygun olmayan kişileri mümkün olduğunca erken süzüp çıkarmaktır. “Paraya ve üne gelenleri çıkarmak konusunda çok yetkiniz.”

Buna karşılık, OpenAI şirket büyüdükten sonra özel kültürel mülakatları bırakmıştır ve bunun bazı yönetim sorunlarına yol açtığı söylenmektedir.

Bu, Meta'nın geçen yıl yaptığı işe alım dalgasında açıkça görüldü. Meta'nın sunduğu devasa paketlere karşı OpenAI, piyasa standardına uygun bir tepki gösterdi: karşı teklif verdi, tutma bonusu verdi ve yeni çalışanların hisse senedi kazanımını engelleyen engeli kaldırdı, hisselerin daha hızlı kazanılmasını sağladı.

Anthropic'ın tepkisi Anthropic'ya uygun oldu. Çalışanlara, buraya dış tekliflerde kendi fiyatınızı sürekli yükseltmek için değil, misyon için geldiğinizi söylediler.

Mark Zuckerberg'ın rastgele sizi seçmesi nedeniyle, yanınızda aynı şekilde yetenekli olan meslektaşlarınıza göre on kat daha yüksek bir maaş vermemek adil olur; gitmek istiyorsanız gidin.

Bu olayın sonucu da oldukça açıklayıcı. OpenAI'den yüzlerce kişinin ayrıldığı söylenirken, Anthropic'ten sadece iki kişi ayrıldı ve bu iki kişi, sırasıyla 6 ve 11 yıl Meta'da çalışan eski çalışanlardı.

2. Bağlam paylaşımının kültürü

Anthropic, içerde çok yüksek bir bilgi şeffaflığına sahiptir.

Öncelikle Dario, kendi kendine aktif, sık ve tekrarlı şekilde anlam sağlar. İki haftada bir, tüm çalışanlara yönelik düzenli toplantılar düzenler ve bu toplantıların adı Dario Vision Quest'tir (Dario kendisi bile bu ismin çok açıkça dini bir havası olduğunu ve dağlara çıkıp bir şey içip aydınlandığını düşündüren bir izlenim verdiğini yorumlar).

Bir saat boyunca şirketin tamamı önünde konuşur, genellikle üç veya dört sayfalık bir belgeyle, şirketin yönü, ürün stratejisi, sektördeki değişimler ve daha fazlasını anlatır, ardından doğrudan sahada soruları cevaplar.

Birçok dahili çalışan, onun konuşmasının özellikle doğrudan ve samimi olduğunu söylüyor: “Dario, gördüğüm en doğrudan insandı, söyledikleri hesaplanmış değil, gerçekten ne düşünüyorsa öyle söylüyordu.”

Tamamlayıcı toplantıların dışında, kendi Slack kanalında kendi düşüncelerini tamamen düz bir şekilde, şirketin son durumu, endişeleri ve herkesin ilgilendiği sorulara bakış açılarını kaydediyor.

Bu kültür, şirket içindeki herkesin kararların nasıl alındığını ve hangi işlerin öncelikli olduğunun farkında olmasını sağlar. Böylece, karmaşık ve değişken bir ortamda her birey, nispeten tutarlı dağıtılmış kararlar alabilir.

Aynı zamanda bu şeffaflık, tek yönlü bir bilgi verme değil, sorgulanabilir bir süreçtir. All Hands toplantısında Dario'nun paylaşımını duyan biri, hemfikir olmadığına karar verip doğrudan Dario'nun notebook kanalına gidip "Bu kararını kabul etmiyorum" diyerek açıkça bir tartışıma başlamıştır. Liderlik ekiplerine açıkça meydan okumak teşvik edilir.

Dario'ya ait olmayan, tüm katılımcıların katıldığı bir düşünme mekanizmasıdır.

Anthropic'ta birçok kişinin kendi not defteri kanalı vardır; bu, kişisel bir Twitter akışı gibi her zaman ne düşündüğünü, ne yaptığını ve hangi ilerlemeleri olduğunu kaydeder. Başkaları abone olabilir, izleyebilir veya tartışmaya katılabilir.

Çalışanların çoğu şirketin yazım kültürünü çok sevdiklerini belirtti, Slack ise birçok şeyin gerçekleştiği büyük bir hazinedir.

Bu nedenle, Anthropic şirket içi olarak iyi bir uyum toprağı yetiştirmiş görünüyor; herkesin projeleri, görüşleri ve fikirleri yeterince şeffaf ve akışkan, hatta bir zamanlar mali verilerin bile şeffaf olduğunu söyleyenler bile olmuş.

Ancak bunun aksine, teknik gizlilik çok sıkı tutuluyor ve bazı gruplar arasında bile kasıtlı olarak izolasyon olduğu söyleniyor, birlikte yemek yemek pek mümkün değil.

Sonuç olarak, diğer şirketlerin araştırmacıları, buradaki tüm kritik bilgilerin farklı kişilerin zihinlerinde dağılmış olduğunu ve birkaç kişiyi kazanmakla tam bir görüntüyü oluşturmanın mümkün olmadığını üzüntüyle ifade edecektir.

3. Yedi kurucu eşit hisse ve eşit haklara sahip; kurucu yapısı kendisi bir kültürel mekanizmadır.

Anthropic'ın kurucu yapısı, ticari mantığa ters bir tasarım içerir: 7 kurucusu vardır ve Dario, kendi payını artırma yerine, herkese eşit hisse vermeye kararlıydı.

O zamanlar, herkes bunun bir felaket olacağını, liderlik belirsizliğini ve teşviklerin yanlış yönlendirilmesi nedeniyle şirketin iç çatışmalarla dağılma tehlikesiyle karşı karşıya kalacağını söylüyordu.

Ancak Dario, şirketin bir kurucuya değil, misyona dönük olduğunu ve eşit hisse ve eşit hakların bu fikrin en sahte olmayan kanıtı olduğunu düşünüyor.

Onlar birkaç yıl önce beraber çalışmaya başlamıştır, birbirlerine yüksek düzeyde güvenmektedir; aynı hisse ve aynı haklar temelde bir yönetim hakkı tasarımı değil, bir bağlılık kanıtı ve bir kültür yayılma mekanizmasıdır.

7 kurucu, 7 kültürel kopya düğümü gibi, farklı hatlarda değerleri daha geniş kitlelere yansıtabilir. Bu sayede şirket büyürken ilk kültürü dağıtmak zorlaşır.

Karşılaştırmada bakıldığında, OpenAI'nin yönetimi aslında sürekli olarak değişikliklerle karşı karşıya kaldı, 11 kurucu üyesi sırayla ayrıldı ve şimdi sadece Sam Altman, Greg Brockman ve Wojciech Zaremba kaldı.

Yeni atanan yönetim ekibi ise daha istikrarsız: 26 yılının başından bu yana ürün lideri Fidji izinde, pazar lideri sağlık nedenleriyle ayrıldı, iletişim lideri görevden alındı, operasyon lideri pozisyonu değiştirildi ve maliye lideri de kenara itildi...

4. Bir ekip vurgusunu çok önemsiyor, dağ başları oluşmasını önleyin

Anthropic CTO, podcast'te AI laboratuvarlarının genel olarak geleneksel şirketlere kıyasla çok daha alttan üste olduğunu, bir ters piramit organizasyon şekli olduğunu ve gücün ile fikirlerin aşağıdan yukarı doğru aktığını söylemişti.

En önemli işler hattın başında gerçekleşiyor. Çünkü hattın başında olanlar, AI'nın ortaya çıkması davranışlarına en yakın. Her gün deneyler yapıyor ve modelin ne yapabileceğine en doğrudan anlayışa sahip. Çoğu ürün fikri, yönetici yol haritaları tarafından değil, hattın başında olanlar tarafından ortaya çıkıyor.

Ancak bunun bir sorunu da var: karar yetkisi dağıtıldıktan sonra, her ekip kendi sorun bilincini ve değer fonksiyonunu koruyarak birbirini çekiştiren tepecikler haline geliyor.

Anthropic'ın özel yanı, kararların dağıtıldığını fark etmesi ve bu nedenle birlik yaratmaya aktif olarak yönelmesidir. Dario, safety'nin yalnızca güvenliğin en önemli olduğunu, product'un yalnızca ürünün en önemli olduğunu söyleyip tüm çatışmaları üst düzey yönetimin karar vermesi için ertelemesini istemiyor.

Temel yönetim felsefesi, trade-off'ları her bireye dağıtmak ve herkesin biraz kurucu bakış açısı kazanmasını sağlamaktır; herkes kendi pozisyonunda aynı büyük trade-off işleme sürecine katılmaktadır.

Bu nedenle bir ekip vurgusunu çok önemserler ve yönetici düzeyinin altında unvan ayrımı olmaksızın tümüne teknik personel üyesi adını vererek, araştırmacı vs mühendis, üst düzey vs alt düzey, mimar vs uygulayıcı gibi kimlik tanımlarını kasıtlı olarak zayıflatırlar.

Bu, OpenAI ile çok belirgin bir karşıtlık oluşturuyor; OpenAI her zaman daha güçlü bir araştırmacı kültürüne sahipti ve içinde açık bir «görüş farklılığı» var: Araştırmacı > Araştırmalı Mühendis > yazılım mühendisi.

Bu nedenle ürün genellikle araştırmaya baskı altında kalır ve fazla söz hakkı elde edemez. Çatışma olduğunda, Araştırma da ürüne yardımcı olmak istemez.

Ürün yeniliğinde, OpenAI'nin güçlü bir özelliği araştırmacı odaklıdır: genellikle araştırma ekibi yeni bir sonuç ürettiğinde, ürün ekibi yalnızca bir e-posta alır ve bir çekiçle çiviler aramaya başlar.

Ancak Anthropic'te, ürün ve model takımları daha sıkı bir şekilde birbirine bağlanmıştır ve ürün, model yeteneklerini etkileme ve tanımlama yönünde daha fazla geri besleme sağlar.

Bu aslında OpenAI'nin Anthropic'a göre ürün gücü daha düşük olmasının bir nedenidir.

Sonraki soru, Anthropic'ın bu benzersiz organizasyon kültürünü neden oluşturduğu?

Belki iki açıdan değerlendirilebilir:

Birinci: İşletmenin kendisine ait gereksinimler

İki yıl önce bir büyük şirketin İnsan Kaynakları sorumlusunun paylaşımını dinlemiştim, bu beni organizasyon kültürüne dair ilk kez derinlemesine düşünmeye itti.

Kurumsal kültürün özü, çalışanların davranış modellerinin şirketin başarısına katkıda bulunan kritik bir unsuru olmasıdır.

Bu nedenle organizasyon kültürüne ilişkin ilk ilke, iş doğasının organizasyon kültürünü belirlemesidir.

Örneğin, ByteDance ve Huawei, güçlü organizasyonel yeteneklere sahip iki şirket olmakla birlikte, organizasyon sistemlerini birbirleriyle değiştirirseniz, kısa sürede her ikisi de iflas edecektir. Çünkü ikisi de aynı spektrumun iki uç noktasında yer alır: ByteDance 'öncü olma' ilkesini savunurken, Huawei 'sonraki olma' ilkesini benimser. Birisi yenilikçi olmayı daha çok değerlerken, diğeri verimliliği daha çok ön planda tutar.

Bu, değer yargısıyla ilgili değil, iş modeli tarafından belirlenir. Aynı yeni bir ürün geliştirirken, Huawei baz istasyonları, çipler gibi şeyler yapar ve bir sorun çıktığında geri çağırma maliyeti bir yılın kârını yiyebilir. Ancak ByteDance farklıdır; bu, tipik olarak kısa döngülü, kısa zincirli bir iş modelidir, bir haftada onlarca versiyon çıkarılabilir, hata yapılırsa düzeltilir, düzeltilip yeniden yayınlanır.

Bu nedenle ByteDance yenilik teşvik edebilir ve “Bağlam, Kontrol Değil” stratejisini seçebilir; Huawei ise bunu yapamaz. Huawei için erken yenilik aslında bir yük olabilir; Huawei’nin gerçekten iyi olduğu şey, PFM ortaya çıktıktan sonra kendi organizasyon kapasitesi ve kaynakları ile adım adım öne geçip rakipleri ezmesidir.

Anthropic'a geri dönelim.

AI rekabette temel bir avantaj, «akıllı insanların kirli işlerini yapmasını sağlamak»tır. Özellikle Kodlama ve Agentic yönünde, yüzeyde model yetenekleri rekabeti gibi görünse de, derinlikte mühendislik yetenekleri rekabetidir. Bu, birkaç zeki kişinin anlık bir fikirle çözülebilecek bir sorun değil, büyük miktarda kirli, parçalı ve ince sistem mühendisliğidir.

En temel engel veridir.

Geçmiş Chat verileri basit metin verileriyken, Coding ve Agentic verileri daha karmaşıktır; bunlar sadece diyalog kayıtları değil, aynı zamanda görevler, ortam kurulumu, yürütme izleri ve sonunda tam bir değerlendirme ve doğrulama sistemi de içerir.

Bu, tamamen kirli ve yorucu işlerden oluşuyor, iyi yapılması çok önemli, ancak bir makale yayınlamak veya yeni bir ürün çıkarmak gibi bireysel bir parlak an haline gelmiyor.

Bazı araştırmacılarla yaptığımız görüşmelerden elde edilen geri bildirimlere göre, OpenAI'nin bugün en temel sorunu, yüzlerce en iyi insanı veri toplamak ve kirli işleri yapmak için düzenli bir şekilde bir araya getirememesi.

OpenAI, en üst düzey bireyleri işe alır; iyi bir arka plana ve yüksek bir ruh haline sahiptirler ve doğal olarak kendi projelerini 0'dan 1'e kurmak isterler; kaosu düzeltmek veya veri tamamlamak gibi görevleri ise nadiren üstlenirler.

OpenAI önceki başarıları nedeniyle gerçekten bazı temel paradigmaların atılımıyla büyük bir öne geçiş sağladı, ancak Yao Shunyu'nun son görüşmesinde söylediği gibi: «Bireysel kahramanlık dönemi sona erdi», «AI işi fazla zekâya gerek duymuyor… En önemli özellik güvenilirlik ve detaylara dikkat etmek».

Bu noktada, Anthropic'ın düşük ego, güçlü bir birlik ve misyon odaklı atmosferinin avantajlarının çok açık bir şekilde ortaya çıktığını göreceksiniz.

Anthropic'ın kurucu ortağı Jared Kaplan'ın, verileri her gün takımını yönlendirerek kişisel olarak incelediği ve veri temizleme işlemini bu kadar dikkatli yapan başka hiçbir şirketin olmadığı söyleniyor.

(Bu aynı zamanda bir fenomeni açıklıyor: OpenAI modelleri yarışma düzeyindeki kodlama zorluklarında en güçlüdür, çünkü bu tür görevler çoğunlukla bir araştırma sorunudur; ancak günlük agentic görevlerde Anthropic'ten sıklıkla daha az etkilidir, çünkü bu görevler daha çok bir mühendislik sorunudur ve veri, sistem ve yürütme detaylarını test eder.)

İkinci: Kurucu ekibin kökeni

Şirket değerleri, Çin'de Ma Yun'un kılıç ve şovalye ruhu, Ma Huateng'in yumuşak ve açık yapısı, Steve Jobs'un estetik odaklılığı ve Ren Zhengfei'nin askeri disiplini gibi kurucuların değerlerinin bir parçası olarak düşünülebilir.

Daha doğru bir şekilde ifade edersek, kurucuların değerleri genellikle iki şeyden gelir: biri kurucuların orijinalde neye inandıkları, diğeri ise neyi derin bir şekilde nefret ettikleri.

İlki senin nasıl biri olmak istediğini belirler, diğeri ise ne olursa olsun daha asla nasıl biri olmak istemediğini belirler.

Anthropic açıkça ikisini de içeriyor, ancak ikincisinin şekillendirme gücü, birincisinden daha büyük olabilir. Dario'nun deneyimine kısa bir bakış atalım:

Dario, AI ile ilk olarak Baidu'nun AI laboratuvarında tanıştı ve orada scaling laws'leri ilk kez gözlemledi ve yavaş yavaş scaling laws'in sadık bir inananı haline geldi. Ancak Baidu'da bir atılım sağlandıktan sonra, kontrol ve kaynaklar etrafında iç çatışmalar hızla patlak verdi ve ekip nihayetinde dağıldı.

Dario daha sonra OpenAI'ye katıldı ve burada GPT serisinin geliştirilmesine derinlemesine katkıda bulundu. OpenAI, GPT-3 projesine öncülük etmesi için şirketin toplam hesaplama gücünün %50-60'ını ona verdi.

Dario, güçlü bir değer sistemi ve kendi görüşleri olan biri olduğu için, OpenAI'daki diğerleriyle kurumsal fikir ayrılıkları yavaş yavaş ortaya çıkmaya başladı.

Örneğin, Greg Brockman, AGI'nin BM Güvenlik Konseyi'ndeki nükleer büyük güçlere satılabileceği konusunda oldukça şaşırtıcı bir fikir ortaya atmıştı. Dario, bunu duyduktan hemen sonra istifa etmeyi düşündü; ona göre bu, bir ticari fikir ayrılığı değil, temel değerler meselesiydi.

Greg ve Dario yıllardır birbirleriyle uyumsuzdu, Sam Altman ise aralarında barışçıl bir rol oynuyordu. Sam, bu sırada en iyi bildiği yeteneğini sergiledi: farklı tarafların her birinin, aslında kendisinin tarafında olduğuna inanmasını sağlamayı. Kısa vadeli olarak bu, dengede kalma sanatıydı; uzun vadeli olarak ise bu, güvenin tükenmesiydi. Daha sonra herkes hesaplaştığında, Sam'ın Dario'ya verdiği sözün Greg'e verdiği sözle tamamen farklı olduğu ortaya çıktı.

Yavaş yavaş, Dario şirket içinde kendi sıkı bir ittifak çevresini oluşturdu; bazıları onun pandaları sevmesinden dolayı bu küçük grubu “the pandas” olarak adlandırdı. Bu grup, OpenAI liderliğiyle yol seçimi, organizasyonel yönetim gibi konularda giderek artan anlaşmazlıklara yol açtı ve sonunda ciddi bir siyasi çatışmaya dönüştü.

Yönetim düzeyinde bile ciddi bir doğrudan çatışma yaşandı. Sam, Dario ve Dario'nun kız kardeşi olan (sonradan Anthropic'ın ortak kurucularından biri olan) Daniela'nın, kendisiyle ilgili olumsuz geri bildirimlerin arkasında organize olduğunu suçladı; ikisi de bu iddiayı reddetti ve Sam'in bahsettiği kaynakları hemen çağırarak karşılaştırdı. Sonuç olarak, kaynak tamamen bu olaydan habersiz olduğunu söyledi; bu durumda Sam, tam olarak önceki suçlamalarını reddetti.

Bu olay, Dario kardeşlerin tamamen güvenini kaybetmesine neden oldu ve ikisi de yerinde çatıştı.

Benzer iç çatışmalar da çok vardır; genel olarak, Dario, iki taraf arasındaki çatışmayı bir ahlaki güven krizine yükseltti ve bu kadar güçlü bir teknolojiye sahip bir şirketin liderinin samimi ve güvenilir olması gerektiğini düşündü. Eğer lider yalancıysa, bu, tehlikeli bir yöne katkıda bulunmaktır.

Dario, OpenAI'den GPT-3'ün bazı temel çalışanlarıyla birlikte ayrılarak bugünün Anthropic şirketini kurdu.

Bu nedenle, Anthropic'ın bugünün kültürü sadece Dario'nun doğuştan böyle olması değil, aynı zamanda Google ve OpenAI'de yaşanan iki siyasi çatışmayı doğrudan tecrübe etmesi ve ego güçlü akıllı insanların kaynak rekabeti ve değer ayrılıkları nedeniyle ne kadar kolay bölünebileceğini anlamasıdır; bu nedenle daha sonra Anthropic'ı tam tersi yönde inşa etmeye doğaldan eğilim göstermişlerdir:

Dengenin nasıl güveni tükettiğini gördüğünden, gerçeklik ve şeffaflığa daha fazla vurgu yapılıyor;

Kıskanç siyasi mücadeleler görmüş olduğumuzdan, çatışmaları öne taşıp erken konuşmayı teşvik ediyoruz.

İdeolojik farklılıkların organizasyonun çöküşüne yol açtığını gördüğümüzden, katı bir kültürel filtreleme sistemi kurduk;

Süper yıldızların güç mücadelesini gördük, bu yüzden düşük ego'ya ve büyük isimlere ihtiyaç duymamaya vurgu yapıyoruz.

Anthropic'ın bugünün organizasyon kültürü, büyük ölçüde eski Baidu ve OpenAI deneyimlerinin ters etkisidir.

03. Sonuç

Özetlemek gerekirse, Anthropic ve OpenAI aslında temel olarak oldukça farklı şirketler: ilki idealist, misyonu net ve yüksek düzeyde birlikte çalışan bir mezhep benzeri organizasyon, diğeri ise ambisyonla yönlendirilen, çoklu alanlarda genişleyen ve sürekli bir sonraki patlamayı arayan bir süper platform.

Daha iyi görebilmek için iki şirketin birkaç temel boyutunu yan yana koyabiliriz:

Ancak, Anthropic'in önceki birçok avantajından dolayı, bir kültürün kesinlikle başka birini bastırdığını söylemek zor ve üç ay sonraki durumu tahmin etmek de zordur. Yapay zeka dünyası çok hızlı değişiyor ve OpenAI şu anda piyasa tarafından abartılı şekilde düşük değerleniyor; örneğin:

• Kodlama zaten açık, OpenAI muhtemelen yakalayacak; şu anda açık bir trend, geliştiricilerin Claude Code'dan Codex'e geçişi.

Talep patlaması, herkesin beklentisini çok aştı, hesaplama gücü yeni bir kazanım faktörü haline geliyor ve OpenAI, Anthropic'inkinden çok daha fazla hesaplama kaynağına erken kilitlendi;

OpenAI'nin keşfe açık kültürü kendi büyük avantajlarına sahiptir ve OpenAI aynı zamanda daha agresif bir şekilde yeni paradigmaları keşfetmeye ve bunlara yatırımlar yapmaya devam etmektedir; bir sonraki sıçrama durumu tamamen değiştirebilir.

Sadece şunu söyleyebiliriz: 2026 yılında geriye dönüp bakıldığında, Anthropic tamamen endüstriye unutulmaz bir örnek bırakmıştır:

AI çağında, kazanmak daha büyük bir heves, daha fazla keşif ve daha güçlü bir ekip ile değil.

Bazen kazanmak, tam tersine: daha az bahis, daha düşük bir ego ve masum bir misyondan gelir.

P.S. Aynı zamanda diğer öncü AI şirketlerinin nasıl bir organizasyon kültürü ve en iyi uygulamalar geliştirdiğini merak ediyoruz. Doğrudan gözlem ve düşünceleriniz olan arkadaşlar, aşağıdaki iletişim bilgileri aracılığıyla bize ulaşabilir!

Belki de sonraki neslin büyük AI şirketi, yeni bir organizasyon icadıdır.

Kaynak bağlantı

Dinamik BlockBeats'ta açık pozisyonları öğrenmek için tıklayın

Lüket BlockBeats resmi topluluğuna katılın:

Telegram abone grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram iletişim grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter resmi hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia