Yapay Zeka Projenizin Teslimatını Nasıl Tercih Edersiniz? Waterfall mı, Agile mı?

İş dünyası hızla değişiyor ve yapay zeka merkezli bir yapıya doğru evriliyor. Proje teslim yöntemlerinin de bu değişimlere olabildiğince hızlı uyum sağlaması gerektiğini fark etmek zor değil. Son birkaç yılda, özellikle yapay zeka ve yazılım teknolojileri sektöründe giderek daha fazla şirket agile teslimat metodolojilerine yöneliyor.

Bilindiği üzere, 'waterfall' olarak da anılan geleneksel proje teslim yöntemi, projenin bütününün ayrıntılı planlanmasına dayanır; waterfall'ın yerine sıkça tercih edilen agile felsefesi ise bir projeyi daha küçük, işe yarar artışlarla teslim etmeyi önerir. İki yöntem arasındaki temel farkın en genel, en üst düzey tanımı budur.

Peki teslimat ekibinin bakış açısıyla, geleneksel proje teslim yaklaşımından agile metodolojilere geçişte nelerle karşılaşılabilir? Bugüne kadar yaptığımız başarılı hamleler ve karşılaştığımız zorluklar neler? Gelin birlikte bakalım.

Kurumsal müşterilere yapay zeka teknolojisi nasıl teslim edilir?

Teknoloji treni ilerliyor ve hızlı ilerliyor. Sektördeki çoğu müşteri, en yeni ve en ileri teknolojileri uygulamak için bu treni yakalama fırsatının en küçüğünü bile kaçırmak istemiyor.

Konu yapay zeka teknolojileri olduğunda; taleplerinin ve gereksinimlerinin bazen tam olarak farkında olmayabilen müşterilere doğru analizi yapmak ve doğru rehberliği sunmak kritik hale geliyor. Bir yapay zeka teknoloji sağlayıcısının rolü, müşterinin ihtiyaçlarını mümkün olan en iyi şekilde analiz etmek ve ona doğru çözümü sunmak olmalıdır. Sağlayıcının sunduğu rehberlik; projenin devreye alınması sırasında müşterinin ihtiyaç ve gereksinimlerindeki her değişikliği karşılayacak kadar tutarlı ve esnek olmalıdır.

Başarılı bir proje teslimatını hangi aksiyonlar oluşturur?

Yapay zeka yazılım projelerinin doğası gereği ilgili paydaşlardan bekleyebileceklerimiz şunlardır:

• Gereksinimleri getiren taraf müşteri olmalıdır
• Uzmanlığı ve çözümü getiren taraf sağlayıcı olmalıdır

Açıktır ki bir projede hiçbir kaynak sonsuz değildir; bu nedenle sağlayıcının, teslim edilecek kapsam ve süre konusunda müşterinin beklentilerini doğru kurması çok önemlidir. Müşteriler her zaman acelecidir ve sonuçları çok hızlı bekler. Ancak sonuçların nasıl ve ne zaman elde edilebileceğini değerlendirecek uzmanlığa genellikle sahip değillerdir. İşte sağlayıcının devreye girmesi gereken yer burasıdır.

Müşterileri memnun etmek için bir çıktı göstermek veya kilometre taşlarına ulaşmak çok önemlidir. Bu nedenle sağlayıcı, gerçekçi kısa vadeli hedefler belirleyebilmelidir. Tamamlanan her görev, teslim edilen her artış proje ve paydaşları için bir artıdır. Projenin uzun vadeli (veya nihai) hedeflerini belirlemek bütün resmi görmek açısından iyi olsa da, küçük adımları tamamlamadan bu hedeflere ulaşmaya çalışmak büyük bir risktir.

Kısa sürelerde değerli çıktılar sunabilmek için iş paketlerini olabildiğince küçük oluşturmak önemlidir. Bu küçük iş paketleri arasında muhtemelen paralel ilerletilebilecek görevler olacaktır. Sağlayıcı bunu iyi analiz edebilmeli ve mümkün olan her durumda paralel görevlerle ilerlemelidir; böylece daha kısa sürede daha büyük bir katma değer müşteriye sunulur. Bu, müşterinin yatırım getirisi (RoI) ilerlemesini olumlu düzeyde görmesine de yardımcı olur; sonuç, daha mutlu bir müşteri ve daha sağlıklı bir proje sürecidir.

Başarısız bir proje teslimatını hangi aksiyonlar oluşturur?

Yapay zeka tabanlı yazılım teslim projeleri diğer projelere kıyasla çok daha karmaşık ve farklıdır; bu nedenle geleneksel teslim yaklaşımları bu tür projeler için eskimiş, hatta uygulanamaz olacaktır. Sağlayıcının veya müşterinin yapabileceği en büyük hatalardan biri, tüm çıktılara aynı anda odaklanmaktır. Nihayetinde proje sırasında gereksinimlerin, kapsamın veya teknolojinin değişme olasılığı her zaman vardır. Böyle durumlarda her bağımsız görevi mevcut kaynaklarla tamamlamak zorlaşır ve ne yazık ki 1+1'in 2'den büyük olduğu bir tabloyla karşılaşılır. Tüm gereksinimleri aynı anda analiz edip tasarlamaya çalışmak, proje çıktılarının 'her işi yapan ama hiçbirinde ustalaşamayan' bir hale gelmesine neden olur.

Öğrenilen derslerin önemi

Bir yapay zeka yazılım projesinin teslimatı için en iyi metodolojileri, araçları ve teknikleri seçmeye çalışmanın yanı sıra, teslimat ekibinin doğru zihniyeti koruması da çok önemlidir. Yolda değişikliklerle karşılaşmak bu projelerin doğasında vardır; bu nedenle proje ekibi her zaman açık fikirli ve değişimlere esnek olmalıdır.

Ayrıca proje teslim süreçlerini iyileştirmenin en önemli yollarından biri, öğrenilen derslerin kaydını iyi tutmaktır. Olumsuz deneyimler her zaman harika öğrenme fırsatlarıdır; bu deneyimler paylaşılmalı ve derlenmelidir. Bir projede önemli olan hiç hata yapmamaya çalışmak değil, aynı hataları tekrar tekrar yapmamaktır.

Buraya kadar anlattıklarımızı özetleyecek bir örnek vermek gerekirse: Bu blog yazısını derlerken bile yukarıda değindiğimiz noktaların birkaçını uyguladık. Tüm metni bir seferde yazmaya çalışmadık; bunun yerine bir taslakla başladık, vurgulamak istediğimiz ana fikirleri parçalara ayırdık ve her birini adım adım tamamladık. Ayrıca görevleri paralel ilerlettik; madde işaretlerini hazırlarken aynı anda bunları paragraflara dönüştürdük. Süreç boyunca yaklaşımımızı ve fikirlerimizi birçok kez değiştirdiğimizi söylememize ise gerek yok.

Proje teslimatı söz konusu olduğunda tek bir doğru yoktur; yine de deneyimlerimize dayanan bazı ipuçlarını ve püf noktalarını özetlemek istedik.