Yeni Becerileri Benimsemek Neden Bu Kadar Zor?

Hannah Clark: The Product Manager podcast’ini, The CPO Club’ın sunumuyla dinliyorsunuz. Abone olmayı ve daha özel içerikler için cpoclub.com’a göz atmayı unutmayın.

Başlamadan önce, bunun ürün alanındaki herkesin dinlemesi gereken gerçekten önemli bir bölüm olduğunu bilmelisiniz. Bunun nedeni yalnızca yeni beceriler edinmenize yardımcı olacak olması değil, kuruluşunuzun her alanının etkinliğini etkileyen kritik derecede önemli bir unsuru — öğrenmeyi — ele almasıdır. Çünkü düşündüğünüzde liderlik yaklaşımınızdan ürününüzün kullanıcıya alıştırma akışına, GTM stratejinizden insanların yeni alışkanlıkları ve becerileri nasıl öğrendiğini anlama konusundaki yetkinliğinize kadar her şey birbirine bağlıdır. Dürüst olalım; bu alanlardan en az birinde çoğu şirket başarılı olamıyor. Ancak birazdan dinleyeceğiniz bölümü kaydettikten sonra, başarının en iyi saklanan sırrının bir öğretmen gibi düşünmek olduğuna ikna oldum.

Bugünkü konuğum, metin tabanlı bir öğrenme platformu olan Arist’in kurucu ortağı ve CPO’su Maxine Anderson. Maxine kurucu olmadan önce öğretmendi. Arist’in bir fikir olarak ne kadar parlak ve yalın olduğundan çok etkilendiğimi söylerken abartmıyorum. Duymanızı gerçekten istediğim şey, Maxine’in insanların nasıl öğrendiğine dair derin anlayışı ve bunun yalnızca bir kuruluşun en önemli başarı göstergeleriyle ne kadar güçlü biçimde bağlantılı olduğu değil, hedefi ıskalamanın ne kadar maliyetli olduğudur. Daha fazla bilginin daha fazla öğrenmeye eşit olmadığını, çoğu şirketin kaçırdığı paydaş ve müşteri sonuçlarını iyileştirme fırsatlarını ve üretken yapay zekânın öğrenme, öğretme ve sonuç alma biçimimizi nasıl değiştirdiğini duyacaksınız. Hadi başlayalım.

Bu arada, her hafta bunun gibi sohbetler gerçekleştiriyoruz. Bu ilginizi çekiyorsa neden abone olmayasınız? Tamam, şimdi başlayalım.

The Product Manager podcast’ine tekrar hoş geldiniz.

Maxine, bugün bizimle konuşmaya zaman ayırdığın için teşekkür ederim.

Maxine Anderson: Evet, tabii. Çok heyecanlıyım.

Hannah Clark: Bize geçmişinden ve bugün bulunduğun yere nasıl geldiğinden biraz bahsedebilir misin?

Maxine Anderson: Aslında Oregon’un kırsal bir bölgesinde öğretmenlik yaparak başladım. Neredeyse hiç kaynağım yokken eğitim programları oluşturuyor ve öğretmenlerin öğrenciler üzerinde yarattığı, çok kişisel olduğunu düşündüğüm etki gibi, eğitim deneyimleri yoluyla öğrenciler üzerinde nasıl etki yaratabileceğinizi anlamaya çalışıyordum.

Bu deneyimde öğrenmeye erişimin ne kadar bozuk olduğunu ve geleneksel eğitim araçlarının kişiden kişiye değişen ihtiyaçları gerçekten karşılamadığını gördüm. Üniversite dönemine gelelim. Eğitim alanında çalışan iki üniversite arkadaşımla Arist’i kurdum. Temel olarak aynı sorunu, ancak ölçekli biçimde çözmek istiyorduk. Benim her zaman yapmaya çalıştığım şey de buydu: sınıfın, öğrenme yönetim sisteminin veya geleneksel bir eğitim programının yükü olmadan doğru becerileri ya da bilgileri insanlara nasıl ulaştırabilirsiniz?

Arist’e böyle geldim. İnsanların hayatlarının çoğunun iş gücünde geçtiğini fark ettik; dolayısıyla en fazla etkiyi kurumsal öğrenme alanında yaratabiliriz.

Hannah Clark: Evet, bu tamamen mantıklı ve misyonunuz da çok etkileyici. Arist fikrini düşünmek için zihinlerinizi nasıl bir araya getirdiğiniz hakkında biraz daha bilgi edinmek istiyorum.

Aslında nasıl çalıştığını da biraz anlatabilir misin? Çünkü bence gerçekten yenilikçi bir ürün.

Maxine Anderson: Basitçe söylemek gerekirse ürünümüz, insanların her gün kullandığı mesajlaşma araçları üzerinden bilgi ve öğrenme içeriği sunuyor. Yani metin mesajları, Slack, iş yerinde Microsoft Teams. Microsoft Teams, metin mesajları ve Slack çok sık kullanılıyor; sahada çalışan insanlar ya da aslında herkes için metin mesajları çok erişilebilir. Öğrenmeyi bu şekilde sunmak son derece etkili oluyor. İçerik oluşturma, sunma ve analiz için uçtan uca bir platformumuz var.

Tüm deneyime yapay zekâ da yerleştirilmiş durumda. Böylece kuruluşların, artık çok hızlı değişen bu çalışma biçiminde öğrenmeyi yürütme şeklini değiştirmelerine yardımcı oluyoruz.

Hannah Clark: Evet, mevcut yetkinliklere ve zaten aşina olduğumuz işlevlere geri dönen, sonra da bunları yenilikçi biçimlerde genişleten ürünlerin büyük bir hayranıyım.

Genel olarak insanların öğrenme konusunda karşılaştığı engellerden biraz söz etmek istiyorum. Sen ve çalışma arkadaşlarının birlikte çalıştığı kişilerden verdiğin örneklerde birkaçından bahsettin. Ancak özellikle kurumsal öğrenme alanındaki işlerde hepimizin karşılaştığı belirli öğrenme engelleri olduğunu düşünüyorum.

Peki seni bilgi sunmanın bu alternatif yolunu düşünmeye yönelten ne keşfettin?

Maxine Anderson: Harika soru. Ürün alanında “aydınlanma anlarından” söz ederiz. Engeller açısından, özellikle kırsal Oregon’da öğretmenlik yaparkenki eğitim deneyimimde şunu fark ettim:

Öğrenme her zaman içerikle ilgili değildir; aslında bağlamla ilgilidir. Bununla kastettiğim şu: Bu öğrencilerden bazılarına finansal okuryazarlık eğitimi vermeye çalışıyordum. Açıkçası derse gitmeye utanıyorlardı ya da iş ile okul arasında oturacak zamanları yoktu.

Saatler süren video eğitimlerini izlemeyeceklerdi. Böylece şunu fark ettim: Bilgi çağındayız, hatta belki bu çağdan çıkıyoruz; ancak uzun süre boyunca asıl engel bilgi değildi. Engel psikoloji ve bir kişinin öğrenmesini mümkün kılacak bağlamdı.

Geleneksel biçimlerin çoğu bu engelleri daha da kötüleştiriyor. Arist’te ise ben ve kurucu ortaklarım farklı aydınlanma anları yaşadık. Eğitim gibi karmaşık bir sorunlar bütünü için Arist’in çözüm olarak ne kadar basit olduğuna inanamadık. Eğitim sistemini ve insanların nasıl öğrendiğini incelemeye başladığınızda bunun ne kadar karmaşık olduğunu görüyorsunuz. Liseden çıktığım dönemde bu karmaşıklık karşısında bunalmıştım. Arist’in insanlara ihtiyaç duydukları anda metin mesajı üzerinden bilgi ulaştırması, bunu otomatikleştirebilmesi bana çok ilham verici geldi.

Bu fikrin ne kadar basit olduğunun bulaşıcı olduğunu düşündüm. Kurucu ortaklarım da benzer bir şey yaşadı. Michael’ın bana ilk kez şöyle söylediğini hatırlıyorum: Girişimcilik topluluğunda birlikte yaşıyorduk ve bana Yemen’deki öğrencilere girişimcilik hakkında metin mesajlarıyla bilgi gönderdiğini söyledi.

Onlara ulaşmanın tek yolu buydu. “Herkes metin mesajı kullanıyor. Bu neden bir öğrenme aracı olarak kullanılmıyor?” diye düşündüm. Ona kelimenin tam anlamıyla “Bunun için hangi teknolojiyi kullanıyorsun?” diye sordum. O da “Hayır, insanlara elle mesaj gönderiyorum” dedi. Ben de “Bu nasıl mevcut olmaz?” diye düşündüm. Eğitim gibi birçok karmaşık sorunu olan bir alan için inanılmaz derecede basit ve gözden kaçırılmış bir çözümdü; bence bu çözümler öğrenciyi merkeze almıyor.

Hannah Clark: Sana katılma eğilimindeyim. Geleneksel öğrenme araçlarının bu zorluklardan bazılarını neredeyse nasıl artırdığını söylediğinde ne demek istediğini merak ediyorum. Geleneksel yaklaşımın öğrencilerin ihtiyaçlarını tam olarak karşılamadığı örnekler verebilir misin?

Maxine Anderson: İki yerde görüyoruz bunu.

Geleneksel eğitimde okulların kendisi engel olabilir. Kırsal Oregon’da bunu yaşadım; bazı öğrenciler derse gelmiyordu. Okula gitmek zorunda olmak bile bir engel. Diğer engel, okulun birbiriyle çelişen teşviklere sahip olmasıdır.

Kurumsal açıdan kaygı duydukları pek çok konu var. Okulların iş modeli zor, öğretmenlere yeterince ödeme yapılmıyor, eyalet düzenlemelerine ve federal düzenlemelere uymaları gerekiyor. Sonuçta öğrenci en son sıraya geliyor. Bu üzücü ama gerçek.

Kurumsal öğrenmede her zaman verdiğimiz örnek ise şu: Ortalama olarak, ihtiyacınız olan öğrenme içeriğine ulaşmak yaklaşık yedi tıklama sürüyor. Bir web sitesi açmanız, giriş yapmanız, bir videoya tıklamanız, videoyu başlatmanız ve bir güvenlik onayını kabul etmeniz gerekiyor.

Oraya ulaştığınızda “Çocuklarımı almam ya da köpeğimi gezdirmem gerekiyor” diyorsunuz. Bu basit bir örnek gibi görünse de işinizi yapmak, daha iyi performans göstermek ya da daha iyi öğrenmek için ihtiyaç duyduğunuz bilgiye ulaşmanın önünde çok fazla engel var.

Hannah Clark: İnsanlardan bir şey öğrenmelerini isterken tekerleği yeniden icat etmelerini beklemek yerine mevcut davranışları alıp onların üzerine inşa etmek gerektiği konusunda söylenecek çok şey olduğunu düşünüyorum.

Öğrenmelerini istediğiniz şey var; ancak oraya nasıl ulaşacakları ve tüm bunlar için zaman ayırmaları da ayrı bir konu.

Maxine Anderson: Teknoloji, özellikle ürün yöneticileri ya da mühendisler en gösterişli ürünleri yapmak istediğinde, karmaşıklığı azaltmalı. Ürün harika ve güzel olabilir; ama insanlar onunla etkileşime geçebilecek ya da onu kullanabilecek mi? Bu gerçekten önemli bir ilke.

Hannah Clark: Kesinlikle. Daha önce biraz konuşmuştuk ve çoğu insanın belirli bir konu hakkında gerçekten bilmesi gereken iki ya da üç şey olduğu fikrinden söz etmiştin.

Bu ilke Arist’te içerik sunma biçiminizi ve genel olarak öğrenmeye yaklaşımınızı nasıl etkiliyor?

Maxine Anderson: Söylediğim gibi, insanların gerçekten bilmesi gerekenlere erişimin önündeki engeli azaltmak istiyoruz. İnsanların gerçekten ihtiyaç duydukları bilgiyi doğru zamanda almalarını istiyoruz.

Kuruluşların bugün çalışma biçimindeki boşluğun burada olduğuna inanıyoruz. Örneğin iyi satış temsilcileri oyun kitapları ve çerçeveler içinde boğuluyor; bütün eğitimlerden geçmeleri bekleniyor. İçerik harika olabilir. Ancak bir toplantıya girmek üzereyken, anlaşmayı kazanmak ya da ilerletmek için o toplantıda söylemeleri gereken iki şey nedir?

Toplantıdan önce 200 sayfaya ihtiyaçları yok. Elbette daha derin koçluk ve benzeri çalışmalar için bir yer var; ancak öğrenme çözümlerinde insanların bilmesi gereken en önemli şeyleri çözmeyen bir boşluk bulunuyor. Kuruluşlardaki eğitimin ve genel olarak eğitimin bozuk olmasının nedeni içeriğin kötü olması değil.

Sorun, içeriğin insanların ihtiyaç duyduğu ana göre tasarlanmamış olması. Müşterilerimizden biri beceri ve yetkinliklerden uzaklaşıp daha çok ürün zihniyetine geçiyor. Araçlarla etkileşime girdiklerinde haftalık olarak tamamlamaları gereken işler neler? Bu yaklaşım, yapay zekâyı daha iyi entegre etmelerine yardımcı oluyor.

Başka bir örnek vereyim. Müşterilerimizden biri dünyanın en eski sigorta şirketlerinden biri. Hizmet temsilcilerini eğiterek müşteri memnuniyeti puanlarını artırmakta zorlanıyorlardı. Sorunu çözmek için Arist’i kullanmaya başladılar. Öğrenme tasarımcılarının çoğu “Olmaz” dedi.

Bilgiyi bu kadar azaltamayız. İçeriği, ürünümüzdeki zorlayıcı sınır olan 1.200 karaktere indiremezsiniz. Buna uzun süre karşı çıktılar. Biz de “Yapay zekâ aracımızı deneyin, kısa yazmayı deneyin” dedik. Sonunda bunun iyi bir egzersiz olduğunu söylediler; çağrı merkezi temsilcilerine verdikleri eğitimin ne kadarının okunmayacağını fark etmişlerdi.

Özellikle günlük iş akışlarında bu bilgilerin çoğu kritik değildi. İçeriği dışarıya sundular ve yalnızca üç dersten oluşan bir kursla müşteri memnuniyeti puanlarını yaklaşık yüzde 20 artırdılar; çünkü bilgiyi gerçekten daraltabildiler.

Altı ay sonra tekrar görüştüğümüzde “Kullandığım her araca Arist sayesinde çok daha az bilgi koyuyorum” dediler. İnsanların gerçekten neyi bilmesi gerektiğini belirlemenin zorlayıcı etkisi bu. Bu pazarlama ve öğrenme için de geçerli; aslında büyük ölçüde insan psikolojisiyle ilgili. İnsanlar yalnızca belirli miktarda bilgiyi tüketebilir.

Hannah Clark: Aklıma kullanıcıya alıştırma süreci geliyor. İlk özelliğe ulaşmak için koca bir kitap okuyormuş gibi hissettiğiniz kaç kullanıcıya alıştırma deneyimi yaşadınız? Kullanıcıya alıştırma alanında çalışıyorsanız ve bu podcast’i dinliyorsanız, lütfen bunu ciddiye alın.

Kullanıcılar aynı anda yalnızca belirli miktarda bilgiyi alabilir. Bence bu, her türlü iletişim biçiminde işe yarayan bir ilke. Sadece ürün alanında değil, genel olarak da bütün bilgiyi baştan vererek insanlara ihtiyaç duydukları her şeyi sunduğumuzu düşünme eğilimindeyiz.

Çoğu zaman bu yaklaşım ters teper. Her türlü iletişimi ya da öğrenme deneyimini gözden geçirip mutlak asgari seviyeye indirmek gerçekten yararlı bir egzersiz. Şimdi içerik tüketmekten, insanların bunu gerçekten uygulamaya geçirmesinden söz edelim. Bilgiyi aktardıktan sonra vermeye çalıştığınız becerinin gerçekten kazanıldığından nasıl emin oluyorsunuz?

Maxine Anderson: Birkaç şeye bakıyoruz. Bizi neyin yönlendirdiği üzerine kendi araştırmamızı yaptık. Öğrenme araçlarının çoğu davranış değişikliği potansiyelinin öncü göstergeleri olan şeyleri izliyor: Bir kursu tamamladınız mı, bir beceri sertifikası aldınız mı? Bunlar, kişinin daha iyi performans gösterme olasılığının arttığını düşündürüyor.

Biz birkaç şeye bakıyoruz. Birincisi, güven artışını ölçüyoruz. Yapay zekâmız, kişinin konu hakkında konuşma becerisine ve özgüvenine dair değişimi kurs boyunca değerlendiriyor. Daha sonra güven artışını gösteriyoruz. Ayrıca başka sistemlerden, bir değişikliğin gerçekleşip gerçekleşmediğini ölçen verileri çekiyoruz.

Örneğin bir satış temsilcisinin belirli bir mesajlaşma çerçevesini takip etme konusundaki güveni artmış olabilir. Gong’da temsilcilerin toplantılarda ne söylediğine ilişkin içgörüler ve kategoriler bulunuyor. Bu verileri çekip yöneticilere geri sunabiliyoruz: “Bu kurstan sonraki 10 gün içinde başarı oranına ilişkin şu göstergeler değişti” diyebiliyoruz.

Kuruluşlarda yöneticilerin ve etkinleştirme liderlerinin eğitimi kurum içinde nasıl sunduğuna dair davranışı değiştirmeye çalışıyoruz. Önce çözmeye çalıştığımız gerçek iş sorununu ya da iş sonucunu düşünmelerini istiyoruz.

Bunun yerine gelen bir eğitim talebini alıp birine beceri kazandırmaya çalışmakla yetinmiyoruz. Aracımızla, ihtiyaçların kuruluşumuzda karşılanma biçimini de değiştirmeye çalışıyoruz. Liderlerin kuruluşlarındaki bütün verileri görmelerini ve uzun analiz süreçleri, çok sayıda talep ve önceliklendirme yaşamadan mevcut boşlukları hızla kapatmalarını istiyoruz.

Ayrıca öğrendiğimiz bir şey var; müşterilerimizin herhangi biri bunu size söyleyebilir. Öğrenme ve gelişim ekiplerine ya da insan kaynaklarına gidip sorun çözmelerini isteyen diğer ekiplerin çoğunda sorun aslında eğitim değil.

Çoğu zaman daha fazla etkinleştirmeye ihtiyaçları yok. Mesajlaşma çerçevesi anlamlı değildir ya da insanların yöneticileriyle daha fazla zaman geçirmesi gerekir. Kuruluşlar varsayılan olarak öğrenmeye yönelse de sorun ve çözüm bazen öğrenmeyle ilgili değildir.

Örneğin satış ekibiniz zorlanıyor. Herkes “Şimdi bunu nasıl daha iyi sunacağımızla ilgili dört saatlik bir toplantı yapalım” diyor. Oysa bu muhtemelen sorunu çözmeyecek.

Bu nedenle kuruluşlarda gördüğümüz şey, ilk soruna dönecek olursak, performansı izleme biçimimizin liderlerle çok yakın çalışmaya dayanmasıdır. Bunu yapay zekâ aracılığıyla daha otomatik hâle getirmeye ve farklı sistemlerden bilgi çekmeye çalışıyoruz. Böylece Arist üzerinden insanlara gönderilen etkinleştirme içeriklerinin ve hedefli eylemlerin davranış ya da iş performansında gerçekten değişim yarattığını kanıtlayabiliyoruz.

Başarıyı ölçmenin kutsal kâsesine ulaşmaya çalışıyoruz; çünkü çoğu öğrenme aracı bunu açıkça yapamıyor. Bunun yerine sertifikalar ya da potansiyel davranış değişikliğine işaret eden başka göstergeler kullanılıyor.

Hannah Clark: Arist’in sunum yönteminde beni çok etkileyen başka bir unsur da kişiselleştirme ve bir ölçüde doğrudan bir öğretmen tarafından öğretilme deneyimini taklit edebilmesi. Öğrenmenin sosyal ve ilişkisel yönünün, geleneksel kurumsal eğitim yöntemlerinin çoğunda eksik kaldığını düşünüyorum.

Çevrim içi kurslar ve benzeri yöntemler içeriğe çok odaklanıyor; ancak ilişkisel boyuttan yoksun kalıyor. Bu, ürünü tasarlarken düşündüğünüz bir unsur muydu? Daha kişisel bir bağlantıyı taklit eden bu yaklaşımın ilginç bir sonucu oldu mu?

Maxine Anderson: Kişisel bağlantı konusunda çok fazla konuşamayabilirim. Üç yıl kadar önce sosyal öğrenme adı verilen bir araç dönemi vardı. Her şey sanki yöneticinizden öğreniyormuşsunuz gibi tasarlanıyordu. Bunun geçerli olduğunu düşünüyorum; ancak aynı nedenle bu unsuru ve oyunlaştırmayı soyutlamaya çalışıyoruz.

Bir kişiye yalnızca ihtiyaç duyduğu şeyi verir ve iyi performans göstermesi için gereken şeyi sağladığınıza güvendiğini hissettirirseniz, diğer unsurları eklemeniz gerekmez. Ancak şunu söyleyebilirim: İnsanlar metin mesajlarında çok daha fazla şey paylaşabiliyor. Öğrenme deneyimi bire bir ilişkide daha açık uçlu ve daha kişisel hâle geliyor.

Arist’te ustalaştığımız şey, ölçeklenebilir bir öğrenme çözümü sunarken bire bir deneyimler yaratmak. Öğrenme araçlarının çoğu kurumsal ya da ölçekli çözümler için tasarlanıyor; herkesin deneyimi büyük ölçüde aynı oluyor ve platform üzerinden yürütüldüğü için daha az kişisel hissettiriyor.

Başka bir kişiyi mutlaka bir kuruluşta canlandırmıyoruz; ancak ne demek istediğini anlıyorum ve bunun büyük bir fark yarattığını görüyorum. Bağlamdan söz ederken psikolojik güvenliği de kastediyorum. İnsanlar kurslara giriyor ve bir yönetici yeni bir yöneticiye neyle zorlandığını soruyor. Paylaşmak istememenin birçok nedeni olabilir. Ancak metin üzerinden, kurs sana yardımcı olacak ve senin için hazırlanmışsa, nasıl yanıt verdiğin değişiyor; daha savunmasız olduğun için muhtemelen daha fazla yardım alıyorsun.

Hannah Clark: Kesinlikle. Açık uçlu öğrenmeyi kolaylaştıran bir sohbet unsuru da var. Platformu kişisel olarak kullanmadım; bu nedenle fazla iddialı konuşmak istemiyorum ama gerçekten harika bir sunum yöntemi olduğunu düşünüyorum. Yapay zekânın burada nasıl devreye girdiğinden biraz bahseder misin? Ürününüzün hikâyesinde yapay zekâyı nerede görüyorsunuz ve bu, eğitimin bir sonraki nesil yöntemi olarak nereye oturuyor?

Maxine Anderson: Çözmediğimiz ama geçerli olduğunu düşündüğüm şeyle başlayayım. Piyasada yapay zekâ destekli rol yapma, koçluk ve uyarlanabilir öğrenme araçları var. Öğrenmenin öğrenci ya da çalışan odaklı olmamasının, çalışanı merkeze koymamasının nedenlerinden birinin dürüst olmak gerekirse idari yükün ve koordinasyon karmaşasının çok fazla olması olduğunu fark ettik.

Ekipler ve kuruluşlar arasında etkili etkinleştirme sağlamak için koordinasyon gerekiyor. Biz, kuruluşların öğrenmeye yukarıdan aşağıya yaklaşımını değiştirmeye karar verdik. İlk gözlemimiz şuydu: Çoğu insan bir kuruluşta öğrenmek istiyor ama öğrenme talebinde bulunmuyor.

Neden? Çünkü öğrenme onların ihtiyaç duyduğu şekilde tasarlanmamış. Ayrıca uyum eğitimleri dışında, kurumsal zekâya dayalı biçimde öğrenmeyi insanlara ulaştırmak için tasarlanmış çok fazla araç yok. İlk katmanda insanların bu zekâya sahip olduğunu varsayıyoruz.

İkinci katmanda, yapay zekâ ve otomasyon kuruluşunuzdaki bütün araçlara iyi biçimde yerleştirilmişse, öğrenmeyi insanlara ihtiyaç duydukları anda ulaştırabilmeniz gerekir. Biz bir yapay zekâ etkinleştirme aracıyız. Kuruluşunuzda anında etkinleştirme çözümü olduğumuzu söylüyoruz.

Burada yalnızca satış etkinleştirmesinden söz etmiyorum. Etkinleştirmeyi, insanların daha iyi performans göstermesine yardımcı olan her türlü öğrenme için geniş anlamda kullanıyoruz. Yapay zekâmız kuruluşun ihtiyaçlarını anlamaktan içeriği oluşturmaya ve performans boşluklarını analiz etmeye kadar her şeyi yapıyor. Gördüğümüz şey, bu sürecin tamamının değiştiği.

Geçmişte büyük kuruluşlarda CRO, yani Gelirlerden Sorumlu Başkan gibi iş birimi yöneticileri, yeni satış temsilcileri ve yeni satışa alıştırma programı için etkinleştirme ekiplerine giderdi. Bir operasyon ekibiyseniz merkezi öğrenme ve gelişim ekibine gitmeniz gerekirdi. Talep onların sırasına girerdi.

Daha sonra genişletilmiş bir ihtiyaç analizi yaparlardı. Yüzlerce operasyon çalışanıyla ya da operasyon lideriyle görüşür, içgörüler toplar ve “Harika, artık tüm bu içgörülere sahibiz” derlerdi.

İnsanlar olarak bunun işlenmesinin zaman aldığını biliyoruz. Bilgiyi işleyip ne yapacağımıza karar verir, eğitimi oluşturur, ardından bütün onay süreçlerinden geçirirdik. Bu süreç çok fazla gidip gelme içerirdi. Onaylardan sonra içeriği kuruluşun farklı grupları için çevirir ve farklı sürümlerini oluşturur, sonra başlatır ve insanların benimsemesini sağlamaya çalışırdık.

Bu sürecin tamamı en az 40 hafta sürerdi. Arist’in devreye girdiği ve her şeyin değiştiği yer şu: İşletmeler her zamankinden daha hızlı değişiyor. Özellikle teknoloji şirketlerinde, ancak diğer şirketlerde de, ürün oluşturmak artık çok hızlı olduğu için kuruluşun geri kalanı buna yetişemiyor.

Bu şirketlerin büyük bir gelir potansiyeli var ama para kaybediyorlar. Müşterilerimizden biri çok tanınmış bir teknoloji şirketi. Yapay zekâ özellikleri de dâhil olmak üzere sürekli yeni özellikler gönderiyorlar; ancak buna yetişemiyorlar.

Destek temsilcileri etkinleştirilmiyor, satış temsilcileri yanlış şeyler söylüyor ve yapay zekâ araçlarının başarısını sağlayamıyorlar. Büyük bir boşluk var. Arist’in uçtan uca çözümünün devreye girdiği nokta da bu.

Ne üzerinde çalıştığımızı anlamak için bir orkestrasyon motoru gibi hareket ediyoruz. Örneğin bir sürüm yaklaşıyor ve yazılımın piyasaya çıkışı planlanıyor. İlgili araçlardan notları çekiyoruz: GitHub’daki işleme kayıtları, Linear notları, Jira ya da başka kaynaklar.

Daha sonra içerik oluşturuyor, farklı ekipler için sürümler hazırlıyor, hızlıca onay alıyor ve gönderiyoruz. Yapay zekânın insan onayını ne zaman alacağını da bilmesi gerekiyor. Böylece teknoloji şirketindeki insanlar öğrenme tasarımı uzmanı olmaktan ziyade insan onaylayıcı ya da süreci doğru yöne yönlendiren kişiler hâline geliyor.

İşlerinde uzman olmaktan çok orkestratör hâline geliyorlar. Değişimin gerçekleştiğini bu şekilde görüyoruz. İş akışlarının tamamen değişmesi gerekiyor ve bu, büyük bir kuruluşta oldukça sancılı.

Var olan geleneksel kurumsal öğrenme araçlarına milyonlarca yapay zekâ özelliği ekleyebilirsiniz; ancak insanların çalışma biçimini kuruluşların bugünkü ihtiyaçlarını gerçekten karşılayacak kadar değiştirmez. Bu nedenle işin temeline inerek, insanların bugün işi nasıl yaptığına değil, iş sonuçlarına göre optimize edilmiş bir araç oluşturduk.

Hannah Clark: İnsanların daha fazla orkestratör hâline gelmesi fikri bana da çok anlamlı geliyor. Bunu daha önce programda tartıştık. Yapay zekânın aslında insanların yönetim becerilerini geliştirdiği fikrinden söz ettik. Örneğin aracılara yön verirken ya da bilgiyi gözden geçirip yönlendirirken, sıfırdan bir şey oluşturmak ve her şeyi elle yapmak yerine daha çok insan yöneticisi gibi düşünüyorsunuz.

Bunun farklı alanlarda da ortaya çıktığını görmek ilginç. Orkestrasyon, yönlendirme ve iyileştirme; bir şeyleri sıfırdan oluşturmak, yorumlamak ve bütün bunları elle yapmak zorunda kalmamak. Son zamanlardaki bütün yapay zekâ gelişmeleri içinde bunun en önemli unsur olabileceğini düşünüyorum.

Şirketiniz bu noktaya gelmişken, şimdiye kadarki en önemli ders ne oldu? Bu senin için oldukça uzun bir yolculuk gibi görünüyor. Her şey kırsal Oregon’daki deneyimlerinle başladı; şimdi kurumsal müşterilerle çalışıyorsun ve yanılmıyorsam bu oldukça kısa bir süre içinde gerçekleşti.

Son birkaç yılda bu görevi yürütürken ne öğrendin? Diğer insanların, kurucuların ve eğitim alanında çalışanların bilmesini isteyeceğin en etkili ders nedir?

Maxine Anderson: Buna eğitim, öğrenme ya da etkinleştirme deyin, amaç her zaman birinin hayatta istediği şeyi gerçekleştirmek için potansiyelini fark etmesine yardımcı olmaktır.

Temel amaç bu. İş yerindeyse performanstır. Lisedeyse kişinin dünyaya açılıp hayatından istediğini alabilmesini istersiniz. Bence hedef bu; öğrendiğim şey ise bunun dünyadaki en iyi içerikle başarılmadığıdır.

Öğrenmeye doğru bağlamı sağlayarak ve insanları sorunlarla karşılaştırarak başarılır. Kulağa tuhaf gelebilir ama teknoloji bile insanların bunu yapmasını sağlamalı. Üç saatlik video eğitimi tüketerek oturmayın. İnsanların pratik yaparak sorunlarla biraz daha fazla karşılaşması gerekir.

Bir şeyin zihinde gerçekten yerleştiği an budur. İhtiyaç duyulduğu anda bu deneyimi bağlam içinde nasıl yaratırsınız? Benim için podcast’ler bunun mükemmel örneği. Podcast dinlemeyi seviyorum ve sürekli dinliyorum. Ancak bunların yalnızca yüzde 10’u beni bir şeyi değiştirmeye yönlendiriyor.

Çünkü podcast’i ya o sorunla karşılaştığım günün bir önceki gününde ya da sorunu yaşadığım günün akşamında dinlemiş oluyorum. Bağlam çok önemli; insanlar için bu bağlamı yaratmak da çok önemli.

Ayrıca meraklı insanların bilgi öğrenebildiğini düşünüyorum. Ancak en azından teknolojimizin amacı insanların yalnızca öğrenmesi değil; davranışlarını gerçekten değiştirmesi, daha iyi performans göstermesi ve bu öğrenmenin etkisini hissetmesi.

Harika içerik kesinlikle gerekli, ancak öğrendiğimiz şey şu: İnsanları gerçekten yeni bir beceri kazanmaya yönlendiren unsur yalnızca içerik değil. Ürün yönetimi hakkında en fazla içeriği tüketen ama günlük işlerinde bir şeyi gerçekten nasıl hayata geçireceği konusunda hâlâ zorlanan insanlar tanıyorum.

İnsan davranışı pratiğe ihtiyaç duyar. İnsanların içeriği gerçekten anlayıp kullanabilmesi için bağlam sağlamanız gerekir.

Hannah Clark: Tamamen katılıyorum. Uzun süre panel etkinlikleri ve canlı etkinlikler düzenledik. Zaman içinde bunları nasıl daha iyi ve daha yararlı hâle getirebileceğimizi düşünüyorduk. Denemek istediğimiz şeylerden biri çok daha uygulamalı bir format oluşturmaktı.

Bir yaratıcı kodlama atölyesi düzenledik. Kolaylaştırıcı etkinliği yönetmeye devam etti, sunucularımız yine vardı. Ancak katılımcılardan bazı malzemeleri hazırlayarak gelmelerini, hesaplarını oluşturmalarını ve prototipini denemek istedikleri bir platform ya da fikir belirlemelerini istedik.

Formatı yalnızca dinleyip bağlamsız bilgileri almak yerine uygulayarak takip etmeye dönüştürünce katılım oranları çok daha iyi oldu. Etkinliğin tamamında kalan kişi oranı yükseldi ve katılımcılardan gerçekten kaç beceriyi koruduklarına ilişkin çok daha iyi geri bildirimler aldık. Aradaki fark gece ile gündüz gibiydi.

Bu nedenle bağlam unsurunun son derece kritik olduğunu ilk elden söyleyebilirim.

Maxine Anderson: Buna verilecek bir yanıt şu: Hiçbir şey, birinin çok zekice bir şey söylediğini duyup “Bunu aklımda tutacağım, bir sonraki toplantımda kullanacağım” demekten ve sonra bunu unutmanızdan daha sinir bozucu değildir.

Bunun bir değeri var; ancak yapay zekâyla, ihtiyaç duydukları anda iyi otomasyon ve entegre veriler ekleyerek insanlara anlık içerik sunma fırsatı doğuyor. Bu, bir kuruluş için ciddi bir motor olabilir. Öğrenmeyi nasıl değiştireceğini görmek beni heyecanlandırıyor.

Hannah Clark: Ben de. Bunun ödevin gerçekten değerli olduğu anlamına geldiğini duymak biraz moral bozucu. Neyse, bugün bize katıldığın için çok teşekkür ederim Maxine.

Bu gerçekten keyifli bir sohbetti. Dinleyiciler çalışmalarını çevrim içi olarak nereden takip edebilir ve Arist hakkında daha fazla bilgiye nasıl ulaşabilir?

Maxine Anderson: Bize www.arist.co adresinden ulaşabilirsiniz. Öğrenmenin ve çalışma geleceği için öğrenme kuruluşlarını yeniden tasarlamanın nasıl göründüğü hakkında LinkedIn’de çok sayıda paylaşım yapıyorum. LinkedIn’de Maxine Anderson adıyla bulabilirsiniz.

Hannah Clark: Harika. Burada olduğun için çok teşekkür ederim.

Maxine Anderson: Ben teşekkür ederim.

Hannah Clark: The Product Manager podcast’inde sıradaki bölüm. İnsanların nasıl öğrendiğini artık bildiğinize göre, sıradaki bölümümüz insanların nasıl satın aldığıyla ilgili. Alıcı psikolojisini ve müşteri temas noktalarınızda dönüşümü artıran, benimsemeyi teşvik eden ve büyüme stratejinizdeki boşlukları dolduran küçük değişiklikleri inceleyeceğiz.

Bu bölümü kaçırmak istemezsiniz. Bir dahaki sefere bizimle katılmak için şimdi abone olun.