Kısaltmalar, AI kullanmayı öğrenene kadar devam edecektir
Yazar: Arnav Gupta, Yapay Zeka Mühendisi
Bao Yu, AI Analisti

Şirketimizin üst düzey ofisinde, 8000 kişilik bir işten çıkarma listesi yatıyor. Bu listede olma olasılığım %10. Birkaç gün içinde, 20 Mayıs'ta kaderim öğreneceğim.

Bugün Coinbase'in 'Yapay Zeka ile İşten Ayrılımlar' duyurusunu görünce, bu yazıyı yazmaya karar verdim. 20 Mayıs'tan önce yazmaya özen gösterdim, çünkü 'Kalır mı, gider mi?' gibi kişisel duygular olmadan en gerçek görüşleri paylaşmak istedim. Bu fikirler, benim işten ayrılma durumumla ilgili değil; sadece çalıştığım şirkete de sınırlı değil. Büyük ve orta ölçekli şirketlerde çalışan arkadaşlarımdan gelen gerçek seslerden kaynaklanıyor.

Şu anda birçok makale, bu yeni istihdam kesim dalgasının (genel olarak Jack Dorsey'in Square'in %40 çalışanını çıkarmasıyla başladığı kabul ediliyor) AI nedeniyle mi yoksa sadece “AI-washing” (şirketlerin diğer ticari başarısızlıklarını veya istihdam kesimlerinin gerçek amaçlarını gizlemek için AI'ya sarınma eylemi) mı olduğu konusunda tartışıyor.

Size makalede çeşitli haber ve makale bağlantılarını doldurarak canınızı sıkmak istemiyorum; bu içerikleri zaten görmüş olabilirsiniz ya da sadece Google'da aratarak veya ChatGPT'ye sorarak bulabilirsiniz.

Çokça övülen «Yapay Zeka Verimliliği» ve belirsiz kanıtlar

Yapay zeka gerçekten bizi daha verimli hale getirdi mi? Bu gerçekten tartışmalı, büyük bir soru! Eğer tersine düşünürsek ve “Yapay zeka hiçbir şeyi değiştirmemiş” diyorsak, sanırım AI'nın değerini en çok şüphelenecek kişiler bile bu iddiaya katılmaz.

Özellikle teknoloji şirketlerinde, AI kullanımındaki roket gibi yükseliş gözle görülür bir gerçektir. En korumacı, AI bütçesini sınırlayan ve çalışanlara AI araçları verilmeyen şirketler bile, çalışanların sadece Google veya Microsoft ofis paketlerinde Gemini veya Copilot'u gizlice kullanarak belge düzenlediği bir kısmın aslında AI tarafından yapıldığını kabul etmek zorundadır.

Daha vizyoner ve AI token'larının (AI modelinin metinleri işlemek için kullandığı temel birim; şirketler genellikle büyük dil modelleri kullanırken tüketilen token sayısına göre ücretlendirilir) denizine dalan şirketler, örneğin Uber veya Shopify (burada Meta veya Microsoft gibi kendi büyük dil modellerini geliştiren şirketleri veya Vercel veya Cloudflare gibi AI altyapısı inşa eden şirketleri kapsamıyorum; sadece saf "kullanıcıları" ele alıyorum), AI kullanım miktarları çılgın bir seviyeye ulaşmıştır.

Bunu artık sıradan bir olay olarak görüyoruz: %90'dan %100'e kadar olan kodun AI tarafından oluşturulması, haftalık kod incelemelerinin (PRs/diffs) sayısının 2 ila 5 katına çıkması ve milyonlarca dolarlık yıllık AI bütçesinin birkaç ay içinde tükenmesi.

Ancak Ed Zitron, Will Manidis, Gary Marcus ve Michael Bury gibi teknoloji yorumcuları ve yatırımcılar, size ruhunuzu sorgulayan bir soru soracaklardır: Peki ya bu şirketlerin gelirleri neden 2 ila 5 kat artmadı? Uygulamaları neden altı ay öncekiyle neredeyse aynı görünüyor? Eğer AI gerçekten o kadar verimliyse, AI ile tam olarak ne ürettiler? Eğer 5 kat daha fazla kod yazdılar ama son kullanıcı bunu fark etmediyse, bu kodların ne anlamı var? Bu son derece keskin ve mantıklı bir sorudur.

Giriş, Çıkış ve Sonuç

Öncelikle biraz işletme temelleri dersi verelim. Hızla büyüyen, aşırı finanse edilen ve her yere para harcayan bir orta boy şirket, nihayet para tükendiğinde, deneyimli bir CEO’ya danışır. O, size McKinsey’den birilerini durumu incelemeye gelmesini önerir. Danışmanlar sunumun ilk slaytına, varsayılan Arial fontuyla yazılmış üç kelimeyi içeren tamamen beyaz bir slayt koyar: “Girdi, Çıktı, Sonuç”.

Sizi, herkesin anladığını ama sürekli unuttuğu bir ticari özüne yönlendirecekler:

Kod, sadece yatırımdır.

İşlev, çıktıdır.

Kullanıcının ürününüz için istekle para harcaması, başarıdır.

AI (veya en azından Claude Kurumsal sürümü gibi ürünler) temelde bir kurumsal yazılım hizmetidir (B2B SaaS). SaaS ürünlerinin fiyatlandırma ve pazarlama yöntemlerinin farklı olduğunu göreceksiniz. Bir ürün doğrudan "sonuçları" değiştirebiliyorsa, genellikle bu "sonuçlardan" bir oran alır. Şu satış mesajını hayal edin: "Araçlarımız, satış fırsatlarınızı 36% daha hızlı gerçekleştirmenizi sağlar. Sadece satış tutarınızın %5'ini ödeme yaparak hemen deneyin."

Bu kesinlikle müşterileri eleyecek. Diğer tüm koşullar sabit kalırken, geçen 100 günde 100 işlem yapabiliyorsanız, şimdi sadece 63 gün yeterli. Tasarruf ettiğiniz 36 gün (doğru hesapladıysam) size ek olarak 57 işlem yapma imkanı sunacak! Yani potansiyel satışlarınız %57 artıyor. Kimse, ek gelir için %57 kazanmak yerine satış komisyonundan sadece %5 vermekten hoşlanmaz. Ayrıca bu ürünü kullanmazsanız hiçbir ücret ödemek zorunda kalmazsınız.

Muhtemelen ne söyleyeceğimi tahmin etmişsinizdir—Claude'un Token tüketimi için uyguladığı fiyatlandırma modeli tamamen böyle değil. Yazılım mühendisiniz Claude ile programlamaya bağımlı hale gelirse (benim fark ettiğim kadarıyla ikisinin de İngilizce kısaltmaları aynı 'cc') ve her gün 100 milyon Token üretirse, her mühendis için günlük 100 dolar ödemek zorunda kalırsınız.

Çalışmayan bir kısmını çöpe atan kodları üretmelerine rağmen;

Bazı kodlar daha sonra ciddi bir sistem arızasına (SEV) (SEV, teknoloji şirketlerinde hizmet kesintisine neden olan ciddi çevrimiçi olayları ifade etmek için kullanılır) neden olmuş ve acil olarak geri alınmıştır;

Hatta sadece iç araçların görünümünü değiştirmek için bir kısmının kodu olsa bile, başkanlar veri panellerine bakarken daha sevimli hissetsinler diye;

Hepsini kabul etmeniz gerekiyor. Çünkü kod sadece "giriş"tir. Genellikle doğru yönde daha fazla "giriş", daha fazla "çıktı" ve daha iyi "sonuçlar" getirir. Ancak bir gece içinde girişi 5 katına çıkardığınızda, bu kural mutlaka geçerli olmayabilir. Artırdığınız bu "girişler", beklenen "çıktı" veya "sonuçlardan" tamamen saparak, başıboş arılar haline gelebilir.

Bizi neler engelliyor!

Geçmişte, her seferinde CEO veya ürün yöneticisi (PM) 10 şey yapmak istediğinde, geliştirme ekibi sadece en önemli iki tanesini yapabileceklerini, kalan sekizini yapacak zamanlarının olmadığını söylerdi. Neden? Çünkü kod yazmak çocuk oyuncağı değil, karmaşık ve çalışır bir yazılım geliştirmek çok zaman alır.

Hmm... ama şu anda kod neredeyse ücretsiz. Peki neden hâlâ kalan 8 şeyi yapmadık?

İki cevap var: biri CEO ve ürün yöneticilerinin hoşuna gitmeyen; diğeri orta düzey yönetim ve deneyimli çalışanların hoşuna gitmeyen.

CEO veya ürün yöneticisinin zihninde 10 fikir geçse bile, bunların gerçekten gerçek iş sonuçlarına dönüştüğü anlamına gelmez. Gerçekten 10 yeni özellik oluştursanız bile (çıktı), kullanıcıların hepsini kabul edip uygulamanızı daha sık kullanacağı garantisi yoktur (sonuç).

Aslında, önceki zamanlarda geliştirme kaynakları sınırlı olduğu için bu «sürtünme», kötü fikirlerin fazla kaynak tüketmeden önce onları erken bir şekilde reddetmek ve en iyi iki fikri seçmek zorunda bırakmıştı. Şimdiyse kod yazmak hem hızlı hem de ucuz hale geldi; fikirlerin iyi ya da kötü olup olmadığını tartışmak artık anlamsız görünüyor. Hatta onları çürütmeye çalışsan bile, CEO veya PM'nin Claude'a doğrudan talep sunmaktan vazgeçeceğini mi sanıyorsun? Hayır, denemeye bile gerek yok.

Bunun ne kadar zorlayıcı olduğunu hepimiz biliyoruz. Önce tüm ilgili tarafların “neden” bunu yapmaya karar verdikleri konusunda fikir birliğine varılması gerekir; ardından “ne yapacakları” konusunda ayrı bir toplantıya ihtiyaç vardır; son olarak, “nasıl yapılacağı” konusunda tekrar uzlaşmaya varılması gerekir.

Takım sayısı arttıkça, "hizalama cehennemi"ne takılan projeler de artar. Eskiden kod yazım hızının yavaş olması bu sorunu gizliyordu. Şimdi ise, "bir şey yapma" kararı verilir verilmez, en düşük maliyetle temel fikri sergilemek için geliştirilen en küçük mümkün ürün (MVP) bir gece boyu hazırlanır ve bir sonraki toplantı hemen planlanır.

Toplantıda, başka bir ekibin gizlice bir MVP geliştirdiğini fark ettiniz! Daha da kötüsü, farklı varsayımlar üzerine kurulan iki ürünün çalışma mantığı tamamen farklıydı.

Elbette, oturup hangi varsayımın doğru olduğunu yavaşça tartışabilirsiniz.

Ama dürüst olalım, sonsuz Claude Token’e sahip olduğunuz ve ekibiniz, böyle bir şey yapmaya hiç ilgili değil. Başka bir ekip de yapmaz. Karşı ekibin çalışmalarını, kendi düşündüğünüz en mükemmel şekilde yeniden gerçekleştirmek için hemen Claude’ın kollarına sarılırsınız. Ve Claude sadece nazikçe, “Çok haklısınız!” diye cevap verir, hemen kod yazmaya başlar.

Kısaltma neleri çözebilir?

Pekâlâ, bu açıkça görünen büyük ilkeleri uzun süre dinlediğiniz için teşekkür ederiz. En temel özeti görmek istediğinizi biliyoruz.

Kesintiler nihayetinde hangi amaçları gerçekleştirmektedir? Benim varsayımima göre, AI 30% çalışanı gerçekten tekil olarak yerine geçmediyse (bu noktada herkesin hemfikir olacağını düşünüyorum—çünkü birçok görevde ilk seviye beyaz yakalılardan daha iyidir, ancak bazı görevlerde insanlardan daha zayıftır—doğrudan takılıp çıkarılabilir bir parça değildir ve bir şirketin %10, %20 veya hatta %30'unu doğrudan yerine geçemez).

O zaman, işten çıkarma mantığı nerede? Çünkü bu, açıkça görünen iki kısa vadeli sorunu anında çözebilir.

Bu aslında en temel nakit akışı aritmetik sorusudur. Açıkça görülüyor ki, Claude'ye bağımlı olan mühendisleriniz her gün 100 dolar (yani ayda 2.500 dolar, yılda 30.000 dolar) harcıyorlarsa, bu tutar Hindistan'da bir yazılım geliştirme mühendisi (SDE) için tam maaşa; Avrupa'da yarım SDE maaşına; ABD'de ise dörtte bir SDE maaşına denk gelir.

En basit ve açık hesaplamayı yaparsak: Düz bir şirketde tüm çalışanların SDE olduğunu varsayalım. Mevcut maaş harcamalarını (Token satın alma giderlerini de dahil ederek) korumak için, çalışanların %50'sini (Hindistan), %33'ünü (Avrupa) veya %20'sini (ABD) çıkarmalısınız.

Aslında, AI kullanımının her şeyi görmezden gelerek hızla arttığı halde şirket gelirlerinde karşılık gelen bir artış olmazsa, işten çıkarmalar kaçınılmaz bir seçim haline gelir. Aksi takdirde şirketin bilançosu tamamen çöker. Girdi maliyetleriniz %50 arttıysa ancak nihai ticari sonuçlar hiçbir şekilde iyileşmediyse veya değişmediyse, tüm yazılım geliştirme yaşam döngünüzün birim ekonomisi tamamen çökmüş olur.

Eğer gerçekten AI'yi nasıl kullanacağımızı öğrenseydik — 50% daha fazla yatırım maliyetini 50% daha fazla gelir sonucuna dönüştürmenin yolunu bulsaydık, bu adımı atlayabilirdik. Ancak, henüz öğrenmediğiniz için, Anthropic'e maaş ödemek için bazılarınızın ayrılmak zorunda kalması gerekiyor.

Şüphesiz, herhangi bir büyük şirketin boyutu, sadece «yaşamak» için gerekli olan boyuttan çok daha büyüktür. Bu, büyük şirketlerin özelliğidir; büyük organizasyonlar, organizasyon yapısının tasarımının kaçınılmaz sonucu olarak «organik yağ» biriktirmeye mahkûmdur.

Bu şirketlerde, kimse ayrılsa bile sistem çalışmaya devam eder, çünkü her zaman kimse onun daha önce ne yaptığını bilir. birçok büyük şirkette, altı aylık anne iznini rahatlıkla kullanabilirsiniz, sorumluluğunuzdaki proje hala sağlam kalır. Bunlar tümüyle iyi işaretler! Ancak aynı zamanda bu, bir kısmının işten çıkarılmasının şirketin hemen durmasına neden olmayacağını kanıtlayan güçlü bir delildir. Tam tersine, ilk birkaç hafta boyunca yaşanan sistemik ağrıların ardından, sonraki aylarda işleyiş hızı hatta artabilir!

Önceden bahsedilen, teknik çözüm için çatışan iki ekip hatırlıyor musunuz? Çok basit: ekiplerden birini çıkartın, kalan ekip birkaç gece uyumadan işi bitirsin—artık kimseyle “hizalamaya” gerek kalmayacak.

Uzun vadeli olarak ne olacağını önceden tahmin edemeyiz (veya ekonomist Keynes'in dediği gibi — "uzun vadede hepimiz ölüyüz"), ancak kısa vadede büyük şirketlerdeki çalışanların %10-20'sini çıkarmak, çalışma tempoyu daha da hızlandıracaktır.

Büyük şirketler, zamanla teknik borç gibi büyük miktarda “örgütsel borç” biriktirmekten kaçınılamaz. Bu, büyük şirketlerin ortak bir sorunudur. Bugün %10 kişiyi çıkarmak, iki yıl sonra eski sorunların tekrar ortaya çıkmasını engelleyemez. Ancak herkesin daha önceki kadar değil, beş kat daha fazla kod gönderdiğini, ancak diğer takımlar tarafından engellenerek ürünün piyasaya sürülmesinde gecikmeler yaşadığını gördüğünüzde, en doğrudan ve en sert çözüm açıkça şudur: Biraz insanı çıkarın, böylece kimse birbirini engellemeyecek.

İşten çıkarma, hatta AI doğrudan pozisyonunuzu yerine geçmesse bile.

Numaranız, bir sanal makinede çalışan yeni bir Claude örneği tarafından değiştirildi mi? Hepimiz bunun olmadığını biliyoruz.

Bununla birlikte, şirketinizde eskiden VS Code, Figma, Canva veya Google Docs'ta klavye vurup fare tıklamalarıyla tamamlamanız gereken birçok iş akışı vardı; şimdi ise bu işleri yapmanız gereken kişiler, doğrudan büyük dil modellerine seslenip bir istek yazıyor ve artık size yardım istemekten kaçınıyorlar—bu da gerçek.

Bu işten çıkarmalar gerçekten bir "AI temizleme" mi? Yani şirketin AI ile ilgisi olmayan temel sorunları (aşırı istihdam, kâr azalması, rekabet baskısı, kötü ticari kararlar) zaten var mı ve şimdi AI'yı bir istihdam kesimi "gerekçesi" olarak mı kullanıyor? Evet, bir ölçüde bu da mantıklı.

Bu süre içinde tüm CEO'ların gönderdiği "işten çıkarma e-postalarını" toplarsanız, belki de bir sohbet grubu oluşturup birlikte bu e-postaları yazmış gibi hissedebilirsiniz. "AI-native takımlar", "kod yazan yöneticiler", "yönetim genişliğini artırma", "düzleştirilmiş yapı", "AI ajanları takımı yönetme"... Bu yeni terimlerin her e-postada aynı şekilde ortaya çıktığını göreceksiniz. Tam sanki GPT'ye aynı talimatı vermişler gibi.

Ancak gerçek şu ki, bu işten çıkarmaların doğrudan AI tarafından yerinizi alması nedeniyle olmasa bile, bunlarda “AI temizleme” unsurları olsa bile, temel neden yine AI’dır. Ve bu işten çıkarma dalgası, AI’yi gerçekten nasıl kullanacağımızı öğrenene kadar devam edecektir.

Yapay zeka token'larını sadece kod yatırımı olarak değil, gerçek ticari sonuçlara dönüştürmeyi öğrenene kadar; organizasyonlar arasındaki "hizalama" hızını, tamamen yeni nesil kodlama hızıyla eşitlemeyi öğrenene kadar; orijinaldeki 2 iyi fikir ve 8 kötü fikir dışında, bu artan üretkenliği kullanarak başka 10 potansiyel yeni fikir peşinde koşmayı anlayana kadar.

AI'nin küresel GSYİH'yı nasıl etkilediğini tam olarak anlayabilmemizden önce, yıllık 70 milyar dolarlık (OpenAI ve Anthropic'in kurumsal gelirlerinin toplamı) Token masrafını karşılamak için şirketler, çalışan maaşlarını keserek "bir duvardan alıp diğerine vermek" zorunda kalıyor.

Takım arasında birbirini tıkadığı durumları daha verimli nasıl çözeceğimizi öğrenene kadar, sorunu çözmek için tek bir çözüm var—bizi organizasyon şemasından tamamen silmek.

15 gün kaldı, kaderim öğreneceğim. Ancak sonuç ne olursa olsun, nedenini zaten biliyorum. Eğer o zaman geniş CEO ofisinde karar veren ben olsaydım, daha iyi yapabileceğimi bilmiyorum, belki de diğer grup kurucu CEO'lar gibi tamamen aynı kararı verirdim.

Kaynak bağlantı

Dinamik BlockBeats'in açık pozisyonlarını öğrenmek için tıklayın

Lütfen 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