Agentic Takım: İnsan ve AI’nın Aynı Masada Olduğu Yeni Çalışma Biçimi
Uzun süredir insanların ve takımların gücüne inanıyorum. İnsanlar değer üretmek için motive, takımlar sorumluluk sahibi ve çalışkan. Ama genelde takımları yavaşlatan bir unsur, içinde çalıştıkları sistemler. Aslında çoğu organizasyonda problem yetkinlik ya da teknoloji değil. Ama işler bir noktada tıkanıyor ve hantallık doğuyor. Çünkü genelde karar almak zor, geri bildirim geç geliyor, takımlar arası el sıkışmalar haftalar sürebiliyor. Bireyler ve takımlar yaptıkları işin “nedeni”ni bilmeden ilerlemeye çalışıyorlar. Agile dönüşüm bu problemleri adresledi; kimilerinde çok daha iyi kimilerinde ise kısmen de olsa bir iyileştirme sağladı. Ama iyi haber; bahsi geçen bu ve benzeri tıkanıklıkları açmamıza yardımcı olacak yepyeni güçlü bir çağın içerisindeyiz.
Bu yazıda, agentic kavramını bir organizasyon şeması ya da yeni bir “trend kelime” olarak değil; insan ve yapay zekanın birlikte sorumluluk aldığı yeni bir takım pratiği olarak anlatmaya çalışacağım.
Agentic ne demek, en azından benim gördüğüm haliyle?
Agentic deyince çoğu zaman akla “otonom AI” geliyor. Bu eksik bir tanım bence. Ben agentic’i şöyle okuyorum: Problemi fark edebilen, sahiplenebilen, çözüm üretebilen ve bu çözümü tek seferlik bir aksiyon değil, tekrar eden bir sisteme dönüştürebilen yapı. Bu bazen bir insan, bazen bir takım, bazen de bir insan–AI hibriti olabilir.
Agentic Takım:
- Net bir problemi sahiplenmiştir ve misyonu vardır
- Karar almak için sürekli yukarı bakmaz, hareket edebilme yetkisi vardır
- Fonksiyonları değil, müşteri derdini ve değeri merkeze alır
- AI’yı “destek aracı” değil, aktif takım üyesi gibi konumlandırır; multidisipliner, çevik bir yapı içinde birlikte çalışır
Yani AI burada bir PowerPoint hızlandırıcısı ya da email yazıcısı değildir. İşin akışında, kararın içinde, geri bildirim döngüsünün parçasıdır.
İnsan–AI hibrit takım nasıl çalışır?
Endüstriyel çağda organizasyonlar şu yapı üzerine kuruldu:
- Strateji yukarıda düşünülür
- İş aşağıya dağıtılır
- Yönetici koordine eder
Bu model, koordinasyon maliyetlerinin yüksek ve değişimin ise yavaş olduğu bir dünyada anlamlıydı. Ama bugün şunu görüyoruz ki;
- Koordinasyon maliyeti önemli ölçüde düşüyor
- Analiz, tahmin, simülasyon gibi bilişsel işler AI tarafından yapılabiliyor
- Üretebilmek demokratikleşiyor (örn. iyi kötü tartışılır ama herkes yazılım üretebiliyor)
- Gerçek darboğaz ise bağlam kurma ve karar alma hızı yeteneği.
Çok farklı alanlarda müşterilerimizde Agile takım yapısıyla birlikte artan verimliliği defalarca gözlemleme şansımız oldu. Mesela sanayi gibi dönüşümün daha zorlu olduğu alanlarda bile, üretim, kalite, Ar-Ge, süreç ve operasyon yetkinliklerinden gelen insanların; net bir probleme odaklandıklarında ve kendilerine karar alma alanı açıldığında numune dönüş sürelerini kısaltabildiklerini, kaliteyi arttırıp maliyetleri düşürebildiklerini gördük. Çünkü Agile çalışma şekli ile birlikte oluşan “biz” hissi önemli bir hızlanmayı getirdi. AI’ın da çalışmaya dahil olmasıyla birlikte gidebileceğimiz senaryoyu anlamak için yukarıdaki örnekten devam edelim ve kimyasal ürünler geliştiren bir takım düşünelim. Takımda kabaca şu yetkinliklerden kişiler olduğunu varsayalım; AR-GE, pazarlama, ürün yönetimi, satış, tedarik zinciri, üretim (temsil seviyesinde). Bu takımda AI, ayrı birer “rol” olarak değil; belirli iş akışlarını (workflow) birlikte taşıyan bir bileşen olarak çalışmasını kurgulayalım:
- Formülasyon keşif ve varyantlama akışı: geçmiş ürün denemeleri, reçeteleri ve performans sonuçlarını tarar; alternatifleri üretir/karşılaştırır.
- Müşteri içgörüsü ve geri bildirim akışı: saha verisini, müşteri taleplerini ve kullanım senaryolarını analiz eder; takımı pazardan anlamlı sinyallerle besler.
- Proses ölçekleme ve üretilebilirlik akışı: laboratuvar sonuçlarını üretim hattını meşgül etmeden simüle edip ölçeklenebilirlik, fire ve stabilite risklerini erken aşamada görünür kılar.
- Kalite ve anomali tespit akışı: numune, batch ve test verilerini sürekli izler; sapmaları erkenden işaretler, kalite aksiyonlarını proaktif harekete geçirir.
- Maliyet ve marj simülasyon akışı: formülasyon ve proses değişikliklerinin hammadde, enerji ve birim maliyet etkisini hesaplar; teknik kararların ticari sonuçlarını şeffaflaştırır.
- Regülasyon ve uyum kontrol akışı: sektör standartları, müşteri sertifikasyonları ve mevzuat gereksinimlerini tarar; ürün fikrinin ileride takılacağı duvarları baştan gösterir.
Bu takım, ihtiyacın ilk kıvılcımından numuneye, müşteri geri bildiriminden iterasyona kadar süreci kendi içinde döndürebilir. İnsan - AI ile güçlendirilmiş akışlarla birlikte ortak bir çalışma yürüten bu takım daha önce düşünülmemiş yenilikleri ortaya çok daha hızla çıkartabilir:
- AI, geçmiş denemeleri tarar ve öneri üretir
- İnsan, “hangisi bizim için en anlamlı?” diye karar verir
- AI, sonucu test eder
- Takım, bir sonraki deneyi seçer
- Numune müşteriye gider
- Müşteri geri bildirimlerine göre ürün iyileşir
- AI pazarı dinler
- Ürün satışa hazırlanır
- Optimum maliyet – kalite dengesi gözetilir
- Pazardan gelen geribildirimlerle AI alternatif rotaları belirleyeblir.
Bu örnekte basitçe anlatmaya çalıştığım, AI ile gelebilecek akıl ve agentik verimlilik beni heyecanlandırıyor doğrusu. Bununla birlikte konu hepimiz için yeni. Ben de çalışmakta olduğum alanlarda bir çok denemeler yapıyor ve öğrenmeye devam ediyorum. Bu anlamda yukarıda bahsettiklerim önümüzdeki dönemde illa ki şekil değiştirecek ve/veya daha da netleşecektir. Ama sanki önümüzdeki dönemde fark yaratan organizasyonlar şunu başaracak: yetkiyi dağıtırken yeni tıkanıklıklar oluşturmayan, AI’yı kullanırken insan muhakemesini merkezde tutan, ve akışkan bir şekilde hızlı şekil değiştirebilen yapılar kurmak. Agentic takımlar da bana göre bunun pratik karşılığı olacak. Ne tamamen otonom makineler…Ne de her kararı insana yükleyen yapılar…Aynı masada düşünen, birlikte öğrenen, birlikte sorumluluk alan insan–AI takımları.
Yorumlar