Bir yazılım şirketinin organizasyon şeması yirmi yıldır kabaca aynı görünüyor. Ürün yöneticisi neyin inşa edileceğini belirler. Tasarımcı bunun nasıl görüneceğini ve hissettireceğini çözer. Mühendisler inşa eder. QA test eder. Bu yapı mantıklıydı çünkü her bir fonksiyon, geliştirilmesi yıllar süren özelleşmiş beceriler gerektiriyordu ve aralarındaki koordinasyon, önemsiz olmayan herhangi bir şeyi inşa etmenin bedeliydi.

Bu yapı çatırdamaya başladı. Tek bir rolün gereksizleştiğinden değil, aralarındaki sınırların çoğu organizasyonun hazır olduğundan daha hızlı eriyişe geçmesinden.

Bir Yazılım Ekibi Aslında Neyi Çözmek İçin Kurulmuştu

Neyin değiştiğine geçmeden önce, geleneksel ekiplerin neden var olduğuna dair dürüst olmak gerekiyor. Bu, rastgele bir organizasyonel tercih değil. Yazılımı iyi inşa etmek, çoğu zaman aynı kişide bulunmayan birkaç farklı düşünme türünü gerektirdiği için bu yapı ortaya çıktı: kullanıcı ihtiyaçlarını derinlemesine anlamak, bu ihtiyaçları görsel ve etkileşim tasarımına çevirmek, bu tasarımı çalışan kodda uygulamak ve uygulamanın gerçekten yapması gerekeni yapıp yapmadığını doğrulamak.

Bu fonksiyonları uzmanlaşmış kişiler arasında bölmek, her biri yıllarca özel eğitim gerektirdiğinde ve işi yapmanın araçları birbirinden tamamen ayrıyken mantıklıydı. Bir tasarımcının araçlarının bir mühendisin araçlarıyla hiçbir ilgisi yoktu. Bir ürün yöneticisinin işi büyük ölçüde iletişim ve önceliklendirmeyle ilgiliydi, koda ya da tasarım yazılımına hiç dokunmayı gerektirmiyordu. Ekip yapısı araç yapısını yansıtıyordu, araç yapısı da beceri yapısını yansıtıyordu.

Bu yansıma artık bozuluyor.

Duvarlar Önce Nerede Yıkılıyor

En net erime, tasarım ile mühendislik arasındaki sınırda yaşanıyor. Bir tasarımcının Figma mockup’ından çalışan frontend koduna geçmesine, boşluğu yapay zekanın doldurmasına imkan veren araçlar artık deneysel yenilikler değil. Üretim iş akışlarında gerçekten kullanılabilir hale geldiler. Çıktısının nasıl uygulamaya geçirildiğini yeterince anlayan bir tasarımcı, artık bir mühendisin kendi çalışmasını çevirmesini beklemeden işlevsel bir prototipe yakın bir şey üretebiliyor.

Aynı sıkışma ürün ile mühendislik arasında da yaşanıyor. Ürün yöneticilerinin detaylı spec’ler yazıp mühendislik ekibinin bunları yorumlamasını beklemesi her zaman kayıplı bir süreçti. Bir özelliği sprint planlama toplantısına girmeden önce yapay zekayla çalışan bir versiyonunu üretebilen bir ürün yöneticisi, bu görüşmenin doğasını tamamen değiştiriyor. Bir özelliğin soyut olarak ne yapması gerektiğini tartışmak yerine, ekip şu an önlerinde olan şeyi tartışabiliyor.

QA da farklı bir açıdan benzer bir şey yaşıyor. İyi tanımlanmış işlevsellik için yapay zeka tarafından üretilen test kapsamı artık o kadar iyi ki, manuel test çalışmasının önemli bir kısmı, yani tekrarlayan ve öngörülebilir kısmı, her yayın döngüsünde aynı kontrol listesini takip eden özel bir kişiyi gerektirmiyor. İnsan QA için kalan şey daha zor ve daha ilginç çalışma: bir sistemin kimsenin öngöremediği biçimlerde nasıl bozulabileceğini düşmanca düşünmek.

Daha Önce Daha Büyük Ekiplerin Yaptığını Yapan Daha Küçük Ekipler

Bütün bunların pratik sonucu, ekiplerin daha az insanla daha fazlasını çıkarması. Bu hipotetik bir trend değil. Startup’ların kendilerini şu anda nasıl yapılandırdıklarında görünür halde. On yıl önce on beş yirmi kişi gerektirecek, ödeme yapan müşterileri olan gerçek bir ürün inşa eden beş kişilik bir ekip artık olağanüstü bir hikaye değil. Gayet normal bir hikaye haline geliyor.

Bu, işin daha az ciddi hale geldiği ya da kalitenin düştüğü anlamına gelmiyor. Daha önce görevleri birbirine aktaran özel uzmanları gerektiren işin, her biri daha geniş bir yetenek yelpazesine sahip ve kendi uzmanlık alanlarındaki boşlukları dolduran yapay zeka araçlarıyla desteklenen daha az insan tarafından giderek daha fazla absorbe edildiği anlamına geliyor. Ürünü anlayan ve tasarım konusunda çalışır düzeyde bilgisi olan bir kurucu, artık bir tasarımcı işe almadan profesyonelce tasarlanmış görünen bir şey çıkarabiliyor, çünkü yapay zeka araçları yürütme boşluğunun yeterince büyük bir kısmını kapatıyor.

Sıkışmayan Şey

Bu trendi tamamen uzmanlaşmanın sonu olarak okumak cazip, ama gerçekte olan şey bu değil. Bazı şeyler sıkışmaya karşı inatla dirençli kalıyor ve hangilerinin böyle olduğunu anlamak, her şeyin masada olduğunu varsaymaktan daha yararlı.

• Derin teknik mimari kararları, bir sistemin zarif biçimde ölçeklenip ölçeklenmeyeceğini ya da yük altında çökeceğini belirleyen kararlar, hâlâ bu başarısızlık biçimlerini daha önce görmüş mühendisleri gerektiriyor, en iyi uygulamalara dair sadece teorik bilgiyi değil
• Özgün tasarım düşüncesi, mevcut etkileşim kalıplarını yeniden birleştirmek yerine gerçekten yeni bir etkileşim örüntüsü ya da görsel dil yaratan tür, hâlâ yapay zeka araçlarının destekleyebileceği ama başlatamayacağı eğitimli bir tasarım sezgisine bağlı
• Karmaşık paydaş müzakeresi, çatışan teşviklere sahip bir satış ekibini, bir hukuk ekibini ve bir mühendislik ekibini bir ürün kararı etrafında hizalama işi, görünürde yapay zeka ikamesi olmayan temelden insani bir beceri olarak kalıyor
• Belirsizlik altında yargı, verinin eksik ve riskin yüksek olduğu durumda neyin inşa edileceğine karar vermek, hâlâ savunulabilir bir karar verebilecek kadar bağlam edinmiş insanlara dayanıyor

Sıkışan şey bu kararların altındaki yürütme katmanı, kararların kendisi değil. Küçük bir ekip artık iyi bir yargıya büyük bir ekipten daha hızlı hareket edebiliyor, çünkü bir şeye karar vermek ile onun çalışan bir versiyonunu görmek arasındaki mesafe dramatik biçimde kısaldı.

Genelci Daha Az Değil, Daha Çok Değerli Hale Geliyor

Teknoloji işe alımında uzmanlar ile genelciler arasında uzun süredir devam eden bir gerilim var. Uzmanlar bir alanda derinleşip o alanda son derece iyi hale gelir. Genelciler dikkatlerini birden fazla alana yayar ve hiçbirinde mutlaka uzman seviyesine ulaşmadan her birinde çalışır düzeyde bir yetkinlik geliştirir.

Yapay zeka araçları bu hesabı belirli bir biçimde genelciler lehine kaydırıyor. Tasarım, ürün ve mühendislik hakkında yapay zeka araçlarını üç alanda da etkili biçimde yönlendirecek kadar bilgiye sahip bir genelci, artık daha önce küçük bir uzman ekibi gerektirecek sonuçlar üretebiliyor. Genelci tek bir alanda uzman seviyesinde çalışma yapmıyor, ama yapmasına gerek de yok, çünkü yapay zeka yürütme boşluğunu dolduruyor ve genelci parçaları tutarlı biçimde birbirine bağlayan yargı ve koordinasyonu sağlıyor.

Bu, uzmanları gereksiz kılmıyor. Hangi tür uzmanın değerli olduğunu değiştiriyor. Değeri öncelikle yürütme hızında ve iyi tanımlanmış görevlerde teknik doğrulukta olan uzman gerçek bir basınç altında. Değeri, sistemlerin nasıl bozulduğu, kullanıcıların gerçekte nasıl davrandığı ya da bir ürünün sprintler değil yıllar boyunca nasıl evrilmesi gerektiği konusundaki derin ve zor kazanılmış yargıda olan uzman ise daha az değil, daha çok değerli hale geliyor, çünkü bu yargı yapay zekanın çoğaltamadığı tam da o şey.

Geleneksel Ekip Yapısının Yerini Ne Alıyor

Ortaya çıkan model ekipsiz değil. Daha farklı bir ekip şekli: daha küçük, daha akışkan, fonksiyonlar etrafında değil sonuçlar etrafında organize edilmiş. Bir özelliğin ürün, tasarım, mühendislik ve QA arasında sıralı biçimde ilerlediği sabit bir hat yerine, örtüşen yetkinliğe sahip iki üç kişinin bir özelliği konseptten sevkiyata kadar sahiplendiği, kendi özelleşmiş alanlarındaki boşlukları yapay zeka araçlarıyla kapattığı daha küçük çapraz fonksiyonlu birimler oluşuyor.

Bunun şirketlerin ileride nasıl işe alım yapacağı ve kendilerini nasıl yapılandıracağı konusunda gerçek sonuçları var. Tek bir fonksiyona bağlı dar bir beceri setini isteyen iş ilanları daha az yaygın hale gelecek. Birinin geleneksel sınırların ötesinde çalışmasını açıkça bekleyen roller, üretim kodu yazabilen bir tasarımcı, gerçek ürün kararları alabilen bir mühendis, doğrudan prototip çıkarabilen bir ürün yöneticisi, daha küçük ve hızlı hareket eden ekiplerde yeni norm haline geliyor.

Daha büyük organizasyonlar, kısmen organizasyonel atalet kısmen de inşa ettikleri şeyin bir kısmının gerçekten genelci-artı-yapay-zeka yaklaşımının henüz eşleşemeyeceği ölçekte derin uzmanlık gerektirmesi nedeniyle, geleneksel yapının daha fazlasını daha uzun süre koruyacak. Ama bu büyük organizasyonların içinde bile sıkışma baskısı gerçek ve en hızlı uyum sağlayan ekipler, sağlamayanlardan daha iyi performans göstermesi muhtemel.

Bu Bir Kayıp Değil, Bir Yeniden Dağılım

Bu kaymayı bir şeyin sonu olarak okuma içgüdüsü, tasarımın bir disiplin olarak sonu, mühendisliğin bir kariyer olarak sonu, anlamlı uzmanlaşmanın sonu, gerçekte neler olduğunu yanlış okuyor. Fonksiyonlar kaybolmuyor. Bu fonksiyonların eskiden özel kadro gerektirdiği yürütme işini üstlenen araçlarla desteklenen, her biri daha fazlasını yapabilen daha az insan arasında yeniden dağıtılıyorlar.

Sabit rollerin işi sırayla birbirine aktardığı katı anlamıyla geleneksel yazılım ekibi büyük olasılıkla sona eriyor. Yerini alan şey daha küçük, daha hızlı ve tartışmasız çalışması daha ilginç bir şey, çünkü işi yapan insanlar aktarımları beklemek için daha az zaman, sonuçları doğrudan şekillendirmek için daha fazla zaman harcıyor. Bunun daha iyi olup olmadığı kime sorduğunuza bağlı, ama işlerin gittiği yön büyük olasılıkla bu.

Projelerimi ve çalışmalarımı incelemek isterseniz: https://hub.barisgunduz.com/