Yeni teknolojiler hakkında okuduğumda, sık sık “Hayaller Alanı” filmini düşünüyorum. Kahraman, bir ses duyduğu için bir mısır tarlasının ortasında bir beyzbol sahası inşa eder. “Eğer inşa edersen, gelecekler.” Filmin durumunda, “onlar” hayalet beyzbol oyuncularıdır. Teknoloji şirketleri için “onlar” işletmeler veya tüketicilerdir.
Sık sık “sorun arayan çözümler” olarak adlandırılandan bahsediyorum. Teknoloji şirketleri bu konsepti bir süredir takip ediyor. 10 yıl önce veri konferanslarına gittiğimi, blockchain hakkındaki sunumlara katıldığımı hatırlıyorum. Sunucular Blockchain'i “dağıtılmış bir defter” olarak övdü. Ve akıllı sözleşmelerin nasıl devrim yaratacağı… bir şeyler. Ancak bitcoin ve kripto para birimi dışında gerçek kullanım durumları yetersizdi.
Bugünün büyük teknoloji genai uygulamaları benzer bir hikaye ile geliyor. Genai dünyayı değiştirecek ve her şeyde devrim yaratacak. Teknoloji firmaları Chatgpt gibi temel modelleri “hepsi/bitirmek” olarak ilan ediyorlar. Potansiyel müşterilere bu ürünlerle bir şey yapmayı denemelerini söylerler. Ya da sadece sohbet botlarına sorun.
Bu satış sahalarından yokum. Nedenini düşünüyordum ve teknoloji ile ilişkime bakıyorum.
İlk iş işim gezginlerdi. 1986. Dana Carvey, Kevin Nealon ve geç, Büyük Jan Hooks ve Phil Hartman SNL'ye katılmak üzereydiler. Desmond Tutu, Güney Afrika'nın ilk siyah piskoposu oldu. İran-Contra olayı manşetlerde bulundu. Ve Mets yedi maçta Red Sox'u yendi. Hartford, Conn. Meyvesiz bir çaba. (1998'de NYC'de çalışmaya başlar başlamaz sadakatlerimi Yankees'e değiştirdim – ödüllendirici bir karar.)
Gezginlere geri dön. Mamut Sigorta Şirketi'nin büyük bir veri işleme departmanı vardı. Bilgisayar programcıları birçok iş sürecini otomatikleştirdi. Ama departmanım, grup sözleşmem, görünürde bir bilgisayar vardı. Grup sigorta poliçeleri ve sertifikaları (“sertifikalar”) kağıt formlarından birleştirdik. Müşterinin fayda planına, kuruluş durumlarına ve diğer parametrelere göre formları seçtik.
Formların kendileri hangi paragrafların uygulandığını seçmemiz için onay kutuları vardı. Boşlukları müşterinin adı, plan indirimleri ve paragraf vb. İle doldurduk. Benzersiz planları olan büyük müşterilere adanmış bir ekip üzerinde çalıştım. Bu, formlara bantladığımız kağıt şeritlerinde ağır düzenleme ve el yazısı özel dili anlamına geliyordu. Evet, bir daktilo bile yoktu!
Bittikten sonra, bu kalın, dağınık hardkopileri Gezginler Baskı Merkezine gönderdik. Baskı merkezinde bir dereceye kadar otomasyon vardı. Mevcut bir sertifikayı güncelliyorsanız, yeni formlar çekmek yerine kitapçığı işaretleyebilirsiniz. Baskı merkezi orijinalin bir kopyasını oluşturabilir, güncelleyebilir ve ertesi gün size bir kanıt gönderebilir.
Bu, sözleşme departmanının siperlerinde hayat buydu. Ama değişim geliyordu. Masalarımızda bir günlük PC'ler ortaya çıktı! Bunlar büyük monitörlere sahip Microsoft DOS makineleriydi. İlk başta onlarla yapabileceğimiz hiçbir şeyimiz olmadığını hatırlıyorum – yazılım yok, e -posta yok. Bu yüzden, menüleri değiştirmeyi ve temel DOS komutlarını yürütmeyi öğrenerek kendimi eğlendirdim.
Sözleşmenin liderliğinin çözülecek bir sorunu vardı. Bu manuel işlem hantal ve yavaştı. Temel formları oluşturan hukuk ekibi, güncellemelerin sağ raflarda doğru yığınlara gelmesini sağlamak zorunda kaldı. Aksi takdirde, benim gibi sözleşme analistleri yanlış formları seçebilir. Ve en büyük müşterilerimizle, bu el yazısı flepler daha uzun büyüdü. Bazen masamdan yere uzandılar.
Çözümü geliştiren ekibin bir parçası değildim. Geriye dönüp baktığımda yaklaşımlarını anlıyorum – mevcut süreci otomatikleştirin. Geliştiriciler LAN tabanlı bir uygulama, sözleşme analisti iş istasyonu inşa etti (CAW-Kısaltmayı bile hatırlıyorum!). Sonra CAW'ı bir masaüstü yayınlama uygulaması Ventura ile entegre ettiler. Legal, Ventura'daki her formu oluşturdu ve bunları ayrı dosya olarak kaydetti. Benim gibi sözleşme analistleri, gerekli temel formları seçmek için CAW'ı kullanacaklardı. Bir düğmeyi tıklayın ve CAW daha sonra Ventura'da düzenlediğimiz dosyaları birleştirdi. Düzenleme sürecinde çalışırken ilgili talimatlar ortaya çıkacaktır.
Ve daha fazla, rüzgarda basılı merkeze üfleme ile 100 sayfalık bir basılı kopya taşımak yok! Bunun yerine, son sürümü elektronik olarak gönderirdik. Ertesi gün basılı kopyalar gönderildi!
Bilgisayarları içgüdüsel olarak almıştım (müzik geçmişim sayesinde eminim). Yakında yeni özellikler için gereksinimleri toplamak ve test etmekten sorumlu bölümün CAW uzmanı oldum. Her zaman “Bir sonraki sorunla ilgili bir sorun var mı?” Asla “Hey, bu harika yeni yazılım var – bizim için ne yapabilir?”
Gezginler ve Metlife bir anlaşma yaptığında 90'ların başlarına doğru ilerleyin. Her biri grup sigorta bölümlerinden çıktı, onları birleştirdi ve yeni bir şirket yarattı. “Metrahealth” denilen bir şey. “Met” artı “Tra.” Anla? Eminim bir danışmanlık firması bu ismi bulmak için ilk bir ücret aldı.
MetLife'ın CAW'ın kendi versiyonuna sahipti. Peki, böyle üç sistem. Teknolojik olarak bizden çok daha merkezi olmayanlardı.
Üst yönetim bana hangi mevcut sistemle ilerleyeceğimize karar vermek için her bir sözleşme ekipleriyle çalışma rolünü verdi. Ancak bu sistemleri her grubun süreçlerini anlamadan karşılaştırmak, her grubun gereksinimleri bana mantıklı gelmedi.
Gereksinim toplantıları yapmayı hatırlıyorum. Herkes diğer takımların kullandığı sistemleri görmek için endişeli odaya gelirdi. Ve diyebilirim ki, “Gereksinimlerle başlayalım.” Tekrar. Ve tekrar. Sonunda insanlar ne yaptıkları, nasıl yaptıkları, mevcut ağrı noktaları ve ne istedikleri hakkında konuşmaya başladılar.
Bu bilgilerle yeni bir sistem için bir dava oluşturdum. Sevgili CAW'ım da dahil olmak üzere mevcut tüm sistemler eski ve sınırlıydı. Ve hepsi mevcut süreçleri az ya da çok kelimesi kelimesine otomatikleştirmek için tasarlanmıştı. Bu sefer sürecin kendisini yenilememiz gerektiğine inanıyordum.
Ve biz de öyle yaptık. Yüzlerce ayrı temel formu yönetmek yerine, bunun yerine koşullu metin kullanabileceğimize karar verdik. Ve belgeleri ülke çapında verimli bir şekilde yönetmek için gerçek belge yönetimine ihtiyacımız olacaktı. Yeni süreci sunmak için yeni yazılım seçtik.
Şimdi iş kariyerimin ilk on yılından öğrendiklerime baktığımda, bir iş rolünde teknoloji odaklı olduğumu yansıtıyorum. Kendi iyiliği için teknoloji fikri bana hiç gelmedi.
Birkaç yıl sonra Merrill Lynch'te rol aldım ve ilk kez bir teknoloji departmanında çalıştım. Bir iş analisti/proje yönetimi rolüm vardı. Bu daha önce yaptığımdan çok farklı değildi. Kendimi tanıdık olmayan bir bölgede buldum. Çok keskin geliştiriciler ve mühendislerden oluşan yeni ekibim, bana bu ya da yeni teknolojiyi denerken zamanlarının iyi bir kısmını geçirdi. Hangi iş ekibiyle çalıştıklarını sorduğumda, sık sık “henüz…” cevabıyla cevap verdiler.
Bunu öğrendiğim şey, teknoloji ekiplerinin hangi teknolojilerin bunu veya bunu yapmada en iyi olduğuna karar vereceğiydi. Sonra kazananı çeşitli iş ekiplerine gösterecekler ve işletmeden yazılımı nasıl kullanabileceklerini düşünmelerini isteyeceklerdi. Bazen, işin sıcak yeni yazılımın bir araya gelmesi gerekiyordu. Ancak diğer zamanlarda, iş adamları yeni oyuncaktan o kadar etkilenecekler ki en kısa zamanda uygulanmasını talep edecekler… ve sonra hiç kullanmayacaklardı.
Merrill Lynch'teki ilk günlerden beri, iş tarafında teknoloji tarafından daha fazla zaman geçirdim. Ancak, yeni teknolojinin bir sorun arayan bir çözüm olma eğilimi devam etti. Yapay zeka ile her yerde bulunur. Open AI's Chatgpt gibi temel büyük dil modellerini (LLMS) alın. Satış konuşması, işletmenin içerik oluşturma özelliklerini her kullanım durumuna uygulayabilmesidir. Onlar gerçekten sorun arayan çözümlerdir.
Yine, bir iş adamının bir genai aracının çözebileceği bir sorunu varsa bu iyi çalışabilir. Ama çok sayıda şans var. Ve Genai'nin tehlikelerinden biri iyi sunulmasıdır. O kadar ikna edici ki, insan benzeri çıktısıdır ki, bir kişinin aslında bir sorunu çözmediğini düşünebilir.
AI ile uğraşırken daha fazla neden, çözmek için sorunun net bir şekilde anlaşılmasıyla başlamanız gerekir. Hedef durumunuzun neye benzediğine karar vermeniz gerekir. Ve sorunu çözmek ve o hedef duruma ulaşmak için gereksinimlerinizi tanımlamanız gerekir.
En önemlisi, mümkün olduğunca, önyargılar olmadan çözümleri keşfetmeniz gerekir. Reid Hoffman ve yeni AI başlangıç Manas AI hakkında okuduğumda bunu düşündüm. Bu, AI'yı “agresif kanserler için yeni tedavilerden başlayarak ilaç keşif sürecini hızlandırmak” için kullanıyor.
Manas Ai'nin ilerleme kaydetmesini çok isterim. Üç arkadaşım, tüm harika insanlar, son birkaç ay içinde kanserden öldü. Benim yaşımdaydılar.
Ama merak ediyorum: Manas AI AI odaklı bir şirketin tedavi atılımları elde edebileceğini kanıtlayacak mı? Yoksa bu girişime yatırılan milyonlarca doların daha iyi harcanmış olabileceğini öğrenecek miyiz? Para, kanser tedavisini gerekli olan her şekilde ilerletmek olan araştırmacılara vererek mi? Eminim AI çözümün bir parçası olabilir. Ama bunun sorunu tanımlamadan önce bir çözüme atlamak için başka bir durum olabileceğinden korkuyorum.
Umarım yanılıyorum. Samimi olarak. Ama teknolojiye yaklaşımımı değiştirmeyi planlamıyorum. Bu bir araç. Asla kendi içinde bir son.
Bir yanıt yazın