En büyük verimlilik kaldıracı AI değil, iyi kültür

Önce kültür, sonra araçlar

Mühendislik liderliği üzerine yazan Gregor Ojstersek yeni yazısında sektörün yapay zekâ araçları hakkında çok, bu araçların kullanıldığı ortam hakkında ise çok az konuştuğunu savunuyor. Mühendis ve mühendislik yöneticisi rollerinde geçen 13 yılı aşkın deneyime dayanarak tezini açıkça koyuyor: güçlü bir kültürden daha iyi bir verimlilik kaldıracı yok ve hiçbir yapay zekâ aracı bundan daha büyük kazanç sağlamayacak.

En sert uyarısı, 2025'te ve 2026'nın başında kendisinin de defalarca duyduğunu söylediği bir cümleye yönelik: "Yapay zekâ sayesinde bunu üretmek artık çok kolay ve bu kadar insana ihtiyacımız yok." Bir CEO, CPO ya da daha kötüsü bir CTO'dan çıktığında bu cümle psikolojik güvenliği aşındırıyor, çünkü insanlar hâlâ gerekli olup olmayacaklarını sorgulamaya başlıyor.

Yapay zekâ neden var olanı büyütür

Ojstersek, nihai ürünün kültürü yansıttığını savunmak için Conway yasasına — örgütlerin kendi iletişim yapılarının kopyası olan tasarımlar üretmeye mecbur kalması gözlemine — dayanıyor. Ekipler kötü iletişim kuruyorsa ürün de kötü oluyor; iyi birlikte çalışıyorlarsa ürün iyi çıkıyor. Kültürü sağlığa benzetiyor: o olmadan başka hiçbir şey iyi yapılamaz.

Yapay zekâ bu denklemi değiştirmekten çok çarpıyor: kötü iletişim ve kötü mimari daha da kötüleşiyor; buna karşılık net mimariye sahip sağlıklı bir ekip, modele "iyi"nin nasıl göründüğüne dair daha iyi bir taslak veriyor. Sağlam süreçler olmadan herkes yalnızca yanlış yönde daha hızlı ilerliyor.

Durumundan emin olmayan ekipler için yazı bir dizi soru öneriyor: insanlar neyden sorumlu olduklarını biliyor mu; gereksiz onaylar olmadan karar verebiliyorlar mı; yönetimi sorgulamakta kendilerini güvende hissediyorlar mı; ekipler birbirine güveniyor mu; öncelikler net mi; yapıcı biçimde anlaşamıyorlar mı; sonuçlar ödüllendiriliyor mu; bir şeyi neden geliştirdiklerini anlıyorlar mı; ve başarısızlıklardan öğreniyorlar mı yoksa suçlu mu arıyorlar.

FOMO, çıkarlar ve mesajlar

Yazı yöneticileri panik alımlarına karşı da uyarıyor. Bir lider, bir rakibin herhangi bir araçla "10 kat daha verimli" olduğunu okuduğunda kendi ekibini suçlamaya başlıyor; bu güvensizlik işaretidir ve bunu ilk hissedenler mühendisler oluyor. Bu tür iddiaların çoğu, yazarın belirttiğine göre, ürünü ya da ortaklığı satan taraflardan geliyor; dolayısıyla bir sayının arkasındaki çıkarlar politikaya dönüşmeden önce incelenmeli.

Benimseme konusundaki tavsiyesi, yapay zekâyı bir ikame gibi sunmayı bırakıp ona bir araç daha muamelesi yapmak: mühendislerin bir zamanlar sürüm kontrolünü ya da bulut platformlarını öğrenmesi gibi. İyi mühendisler işi daha iyi yapmalarına yardım eden araçları öğrenir. Benimseme aşağıdan yukarıya işler, asla yukarıdan aşağıya değil; "yapay zekâ benimsemesi bir araç sorunu değil, bir liderlik sorunudur". Hedef ise kullanım metrikleri değil iş sonuçları olmalı.

Sorulmaya değer soru

Temmuz 2025'te şirketlerin yapay zekâ çağında daha fazla mühendis işe alması gerektiğini savunan Ojstersek bu görüşünü koruyor: iyi kültür varsa daha fazla insan verimliliği katlayarak artırır ve pazara çıkış hızı en hızlı ekipleri ödüllendirir.