Amazon’da çalışan deneyimi organizasyonundan ve küresel insan kaynakları teknolojilerinden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Beth Galetti, 25 yıl ara verdikten sonra yazılım geliştirmeye geri döndüğünü ve yapay zekâ araçlarının yardımıyla 100.000’den fazla satır kod yazmayı başardığını söylüyor. Galetti, deneyimini yapay zekâ destekli geliştirme araçlarının artık yalnızca profesyonel programcılara yönelik olmadığının kanıtı olarak sunuyor.
Galetti kariyerine ulaştırma sektöründe yazılım geliştiricisi olarak başladı, ardından Amazon’da bilgi teknolojileri yöneticiliği ve hava ve kara taşımacılığı ağlarını yönetme gibi liderlik görevlerine geçti. İnsan kaynakları yönetimine geçtikten sonra, yazılım geliştiren ekipleri yönetmeye devam etmesine rağmen kodu artık kendisi yazmıyordu.
Aile uygulamasından kurum içi araca
İlk dönüşü, iş dışında yapay zekâ araçlarını kullanarak geliştirdiği, ailenin randevularını düzenlemeye yönelik basit bir uygulama aracılığıyla oldu. Daha sonra Seattle’a yaptığı bir yolculuk sırasında, Amazon’un «Everyone Can Build» adıyla başlattığı kurum içi bir yarışmaya yapılan başvuruları kabul eden bir uygulama geliştirmek için Kiro geliştirme aracını kullandı.
Yarışma, çalışanları teknik geçmiş şartı aranmaksızın işte veya günlük yaşamda gerçek bir sorunu çözen bir uygulama ya da araç geliştirmeye davet etti. Yazıya göre, birkaç hafta içinde 1.500’den fazla çalışan proje geliştirmeye başladı. Galetti’nin verdiği örneklerden biri, yaklaşık dört saat süren manuel bir süreci bir saniyelik otomatik kontrole dönüştüren ve yılda on binlerce çalışma saati tasarrufu sağlayan bir uygulama. Bir başka çalışan ise görevleri, hatırlatıcıları ve kısayolları gösteren Momo adlı bir ofis uygulaması geliştirdi.
Galetti, bu araçların çalışanların yeteneklerinin yerini almadığını, aksine yapabileceklerini genişlettiğini söylüyor. Ancak bu ifade, Amazon’un sunduğu kendi deneyimine ve yarışma deneyimine dayanan bir görüş olmaya devam ediyor; kodun kalitesi veya operasyonel etkisi üzerine bağımsız bir ölçüm değil.
Amazon’da yapay zekânın üç rolü
Amazon farklı amaçlar için farklı araçlar kullanıyor. Amazon Quick, ekiplerin verilere sorular sormak, daha önce haftalar süren araştırmalar yapmak ve otomatik iş akışları oluşturmak için kullanabileceği bir çalışma asistanı. Kiro ise araç geliştirmeye odaklanıyor; kullanıcının ne istediğini doğal dille tanımlamasına olanak tanıyor, ardından planlama, yazma ve test aşamalarında yardımcı oluyor.
Şirket ayrıca yan haklar, ücretlendirme, işyeri düzenlemeleri ve bilgi teknolojileriyle ilgili soruları yanıtlamak için Aza adlı kurum içi asistandan yararlanıyor. Asistan toplantı odası rezervasyonu yapma, izin başvurusunda bulunma veya açık pozisyonları arama gibi görevleri de yerine getiriyor. Amazon, tüm çalışanlarının yapay zekâ araçlarına erişimi olduğunu ve Quick ile Kiro’yu şirket dışına da sunduğunu belirtiyor.
Pratikte ne değişiyor?
Galetti’ye göre Amazon’un deneyimindeki en önemli değişim, araç geliştirme süreçlerinin bazı aşamalarını teknoloji ekiplerinin bekleme listesinden, sorunla doğrudan karşılaşan çalışanlara taşımak. Bu, geliştirme ekiplerinin daha büyük projelere odaklanmasını sağlayabilir; ancak yazı şu sorulara yanıt vermiyor: Uzman olmayanların ürettiği kodu kim inceliyor? İnsan kaynakları veya operasyon süreçleri otomatik iş akışlarına dönüştürülürken gizlilik, güvenlik ve doğruluk riskleri nasıl yönetiliyor?
Bir prototip oluşturmanın kolay olması, onun kurumsal kullanıma otomatik olarak hazır olduğu anlamına da gelmiyor. Yazı hız ve tasarruf örnekleri sunuyor, ancak hata oranları, bakım maliyetleri veya deneme aşamasından gerçek kullanıma geçen proje sayısı hakkında bağımsız göstergeler paylaşmıyor.
Eğitim vizyonun bir parçası
Amazon araçları sunmakla becerileri geliştirmeyi birbirine bağlıyor. Şirket, eğitime ve öğretime erişimi genişletmek ve 50 milyon kişinin işin geleceğine hazırlanmasına yardımcı olmak amacıyla 2,5 milyar dolar taahhüt ettiği Future Ready 2030 programını duyurdu. Girişim; öğrencilere yönelik programları, bulut bilişim alanındaki işlere yönelik kariyer yollarını ve mekatronik ile robotik alanlarında mesleki eğitimi kapsıyor.
Şirket ayrıca Career Choice programına 1 milyar dolar yatırım yaptığını ve dünya genelinde 500.000 ek çalışanın becerilerini geliştirmeyi hedeflediğini söylüyor. Odak alanları arasında siber güvenlik, yazılım geliştirme, lojistik ve yenilenebilir enerji bulunuyor. Amazon’daki her çalışan yapay zekâ konusunda ücretsiz eğitim alıyor; şirket ayrıca AWS’nin yapay zekâ alanındaki sertifikalarından birine yönelik yılda bir sınavın ücretini karşılıyor.
Bu deneyim, pratik bir yönelimi ortaya koyuyor: Yapay zekâ araçlarını teknik ekiplerin dışındaki çalışanların kullanımına sunmak ve ardından bu kullanımı eğitimle desteklemek. Ancak bu modelin başarısı, araçların ürettiği satır sayısıyla değil, kurumların inceleme ve yönetişimi güvence altına alma ve hızlı prototipleri güvenilir, bakımı yapılabilir sistemlere dönüştürme becerisiyle ölçülecek.