Bir Milyon Kötü Çalışanı İşe Aldınız

Yapay zekanın insan emeğinin yerini alması gerekiyordu.

Tam tersi oldu.

Tarihte ilk kez insanlar, yazılımdan daha ucuz hale geldi.

En büyük firmalarda çalışan başına token harcaması

Ve yapay zeka, ortadan kaldırdığından daha fazla iş yaratıyor.

Yapay zeka benimsendikten sonra çalışan sayısındaki artış

Teknoloji her zaman bir sorunu çözerken başka bir sorunu da beraberinde getirmiştir.

1830'larda demiryolunun ortaya çıkışı, dünyanın o zamana dek gördüğü en büyük altyapı inşaatını başlattı. Amerikan demiryolu kilometresi on yıl içinde 120 katına çıktı.

Ardından sistem çöktü.

5 Ekim 1841'de, Massachusetts'teki Western Railroad'da basit bir koordinasyon hatası nedeniyle iki tren çarpıştı ve ölümcül bir kaza meydana geldi.

Demiryollarının karmaşıklığı arttıkça, tren yolculuğunun güvenliğini sağlamak için tek başına makinistler yeterli olmamaya başladı. Bunun üzerine demiryolu şirketleri onlarca yıl sürecek bir çabaya giriştiler: her bölge için yöneticiler işe almak, organizasyon içinde yeni roller tanımlamak ve raporlama hatları olan net hiyerarşiler oluşturmak. Modern yönetim böyle doğdu. Bununla birlikte demiryolu, zirvesinde borsanın yaklaşık %60'ını temsil ederek dünyanın ilk milyar dolarlık endüstrisi haline geldi.

Yapay zeka sistemi yeniden kırıyor.

Az önce her çalışana, hatta en kötülerine bile, sonsuz insan kaynağı ve sonsuz bütçe verdik.

Yapay zekayı yönetmek, insanları yönetmekten daha zordur çünkü yapay zeka işlevsizliği anında ölçeklendirir. Neyse ki geçmişten ders alabiliriz:

Ajan iş gücü ve insan iş gücü aynı şekilde başarısız olur.

İkisi arasındaki 7 ana paralelliği anlamak, yapay zekanın yaratacağı bir sonraki trilyon dolarlık değerin kilidini açacak.

Ajan ve İnsan İş Gücünün 7 Paralelliği

1. Tokenmaxxing, soruna adam atmaktır.

Tokenmaxxing hype döngüsü bir aydan kısa sürede tamamlandı.

Ama harcanan token miktarı hiçbir zaman gerçek sorun olmadı.

İnsanlar token'lara bu kadar çok para harcıyor çünkü onları nasıl kullanacaklarını bilmiyorlar.

Belki 100 çalışandan 1'i yapay zekaya bağlam vermeyi biliyor. Bir süreci net bir şekilde ifade edebilen, kirlenmiş bir bağlam penceresine empati gösterme sabrına sahip olan veya bunun ne anlama geldiğini anlayan nadir bir insan türü.

Diğer 99 kişiye bir ajan koşum takımı verin, "loop" (döngü) üreteceklerdir.

2. Loop'lar, toplantı için yapılan toplantılardır.

Claude Code/Cowork, Copilot, Karpathy'nin Autoresearch'ü veya herhangi bir koşum takımında, loop'lar neredeyse hiç kimsenin başarılı bir şekilde prompt verememesi gerçeği için yapışkan bir banttır.

Loop'lar, insan yetersizliğini telafi etmek için kaba kuvvet girişimidir. Ajanlar kendilerini düzeltmek için kendilerini çağırır, çünkü insan görevi asla net bir şekilde ifade etmemiştir. Kaba kuvvet, sistemin ilerlemesi için tek yol haline gelir. Bunların hepsi, insanın ilk etapta görevi başarıyla anlayamamasından kaynaklanır.

Token harcamak için token harcıyorsunuz.

3. Boşa harcanan token'lar, yeni şişkin kadro sayısıdır.

Günümüzde çoğu şirket kötü yönetiliyor.

Çalışanların büyük çoğunluğu işe anlamlı bir katkıda bulunmuyor. Onlar makinenin dişlileridir, her katta onay damgalar ve sırf var olmak için var olan bir makineyi beslemek için daha fazla dişli işe alırlar.

Loop yapıyorlar.

Çoğu zaman loop'u kesmek daha verimlidir. Elon, X'in çalışanlarının %80'ini işten çıkardı ve şirket daha iyi performans gösterdi. Özel sermaye işletme ortakları bu basit gerçeği arbitraj yaparak geçimlerini sağlarlar.

Çalışanların %80'i hiçbir şey yapmıyorsa, bugün token'ların da %80'i hiçbir şey yapmıyordur.

İnsanlar daha fazla insan yaratır. Token'lar daha fazla token yaratır. Loop yapmak, yeni imparatorluk kurmaktır.

4. 100X token'lar, yeni 10X mühendislerdir.

Yazılımın vaadi şuydu: bir kere inşa eder, düşük maliyetle sonsuza kadar çalıştırır ve asla denetlememiz gerekmezdi. Yapay zeka bu sözü bozdu. Yazılım her şeyi yapabilecek hale gelir gelmez, hiçbir şeyi öngörülebilir şekilde yapamaz hale geldi.

Token'lar bir iş gücü gibi davranır ve token'ları çalışan olarak gördüğünüz anda, yapay zekanın vaatleri bozulmaya başlar:

• "Token'lar insanlardan daha doğrudur" ama yalnızca doğru prompt verildiğinde.
• "Token'lar insanlardan daha hızlıdır" ama 100 denemede hızın bir anlamı yoktur.
• "Token'lar siyaset yapmaz" ama token harcama imparatorlukları kurarlar.
• "Token'lar işi bırakmaz" ama yeni model sürümleri ve yeni oturumlar arasında ölürler.
• "Token'lara güvenilebilir" ama mükemmel biçimlendirmeyle kendilerinden emin bir şekilde başarısız olurlar.

Yapay zekanın insanları gerçekten yendiği tek alan ölçeklenebilirliktir. İnsanları ölçeklendirmek, işe alım, oryantasyon ve işten ayrılma süreçlerinde muazzam enerji harcar. Token'ları ölçeklendirmek anlıktır. Bu nedenle onları kötü yönetmek bu kadar pahalıdır ve bu nedenle 100X token'ı bulup ölçeklendirmelisiniz.

10X mühendis önceki dönemin şirketlerini inşa etti. 100X token bir sonrakini inşa edecek.

Nasıl ki bir avuç çalışan diğerlerini 10 kat daha üretken kılıyorsa, herhangi bir iş için belirli bir miktar token bağlamı, yapay zeka çabasını katlanarak azaltabilir. Size 100 kat daha fazla kaldıraç sağlayacak token'lar vardır.

İnsanlar ortalama olarak token'lardan daha ucuzdur, ancak iyi token'lar ölçekte daha ucuzdur.

Yönetim, birini diğerine dönüştürür.

5. Bağlam biriktirme, en yeni iş güvenliği taktiğidir.

Şirket içinde yapay zekayla ilgili büyük bir politik sorun var ve bu sorun daha da kötüleşecek.

Çalışanlar, yapay zeka sistemlerine kendi gizli formüllerini öğretmek istemiyorlar.

Bu sistemlerin yalnızca "onlara yardım etmek" veya "üretkenliği artırmak" için orada olmadığını fark etmeye başlıyorlar.

Meta'ya bakın; hisse senedi sahibi olan ve yapay zekayı doğru kullanmak için aşırı teşvik edilen çalışanlar, şirketin çalışan bağlamını eğitim verisi olarak kullanmasına öfkeleniyor. Bu, bir teknoloji şirketinde... her sektörde olacakların bir mikrokozmosu olan bir çatışma.

https://x.com/Polymarket/status/2061903052966076882

Kabile bilgisi yüzyıllardır iş güvencesi olmuştur. Ortaçağ loncaları yöntemlerini gizli tutardı. Yapay zeka, çalışanlardan tüm bunları bir anda teslim etmelerini isteyen ilk teknolojidir.

Hiç kimse yerini alacak kişiyi ücretsiz eğitmez.

100X token'ları elinde tutan insanlar, onları teslim etmek için en az teşvike sahiptir. Duygusal, yapısal ve politik olarak şirketler, gelecekleri için en önemli teknolojiyi reddetmeye programlanmıştır.

6. Eval'ler (Değerlendirmeler), yeni OKR'lardır.

Bir token iş gücünü yönetmenin en iyi yolu, insanları yönetmenin en iyi yoluyla aynıdır: iyinin neye benzediğini tanımlamak.

Politikadan kaçan tek çıkış yapan yapay zeka kullanım alanı kodlamaydı. Pastayı büyüttü ve her mühendisi daha iyi hale getirdi.

Mekanizma eval'lerdir. Bugün yapay zeka gelirinin %99'u kodlamadandır çünkü kodlamanın yerleşik eval'leri vardır. Kod çalışır ya da çalışmaz.

Daha geniş, alanlar arası yapay zeka kullanım durumları, ancak birisi gerekli eval'leri oluşturduğunda çevrimiçi hale gelecektir. Spesifik eval'ler, çalışanlarınıza prompt vermeyi öğretmekten veya onlara bir sohbet koşum takımı vermekten daha önemlidir. Onlarla birlikte yapay zeka, ekonominin kodun asla dokunamadığı kısımlarını tüketecektir.

Yönetimin asıl işi, bulanık insan süreçlerini koda dönüştürmek, nitel olanı nicel olarak ifade etmektir.

Bir firmanın eval paketi, onun en değerli kaynağı haline gelecek.

Tıpkı OKR'ların bir insan iş gücünden en iyi çıktıyı almak için anahtar olması gibi, eval'ler de sonsuz ölçeklenebilir bir token iş gücünden yararlanmak için anahtar olacak. Eval'ler, 100X token'ları çalıştırmanın yoludur.

Ayrıca, hiçbir iki firma aynı eval setine sahip olmayacak. Eval'ler rekabet avantajı için anahtar olacak. Genel eval'ler veya genel ajanlar çalıştıran bir organizasyonun hiçbir avantajı yoktur.

7. Bir sonraki trilyon dolarlık fırsat, dönüşüm şirketidir.

Kurumsal şirketler yıllardır temel model taahhütleri, uygulama katmanı ve dahili yapılar satın alıyor. Bunların hepsi, ekonominin acımasız bir gerçeğini gizliyor:

Henüz hiç kimsede yapay zeka güvenilir bir şekilde çalışmıyor.

Silikon Vadisi bu başarısızlığa o kadar ikna olmuş durumda ki, en son takıntısı bugünün işine karşı bahis oynamak. "Neofirm'ler" veya "Yapay Zeka Yerel Hizmetler" startupları, bilgi ekonomisindeki 21 trilyon dolarlık hizmet harcamasını yakalamak için finanse ediliyor. Teori, kendi politikaları ve süreçlerine saplanmış mevcut şirketlerin geçişi asla kendilerinin yönetemeyeceği yönünde.

Neofirm'ler, "geleneksel firmaların" yapay zeka benimsemesini katalize eden rekabetçi baskıyı sağlayabilir. Ancak en büyük yapay zeka varlıkları hala mevcut şirketlerin içinde yer alıyor: zaten çalışan, halihazırda var olan dağıtım kanalları aracılığıyla ölçeklenebilen farklılaştırılmış süreçler.

Aslında, bir sonraki en büyük işletmeler mevcut hizmet harcamalarını tüketmeyecek. Mevcut oyunculara tamamen yeni bir tür hizmet satacaklar:

"Yapay zeka dönüşüm şirketleri", herhangi bir neofirm'den 10 kat daha büyük olacak.

Dönüşüm kulağa tek seferlik bir proje gibi geliyor. Ama burada bir Jevons paradoksu iş başında: bir kuruluşun benimsediği her kullanım durumu, on tane daha ortaya çıkarır. Bir firma yapay zeka destekli hale geldikçe, daha fazla dönüşüm tüketirken, mümkün olanın sınırı her gün ilerler. Devam eden yapay zeka dönüşüm çabaları, rekabet etmenin tek yolu haline gelecek.

Palantir'i düşünün; kağıt üzerinde yazılımda Claude tarafından en kolay bozulabilecek şirket: kurumsal şirketler için elle özel uygulamalar inşa eden yarım trilyon dolarlık bir işletme. SaaS'ı neredeyse yatırım yapılamaz hale getiren mantığa göre, $PLTR'nin $NOW'dan önce sıfırlanması gerekir.

Öyle değil, çünkü Palantir hiçbir zaman yazılım satmıyordu. Dönüşüm satıyordu.

Ancak dönüşümün kendisi, Palantir'in eski günlerinden bu yana evrildi. Yapay zeka öncelikli bir dünyada, bu, ontolojilerden, özel yazılımlardan ve nadir görülen özel prompt'lardan daha fazlasıdır. Gerçek iş, eval'lerde, token minimizasyonunda, bir işletmeyi programlayabilecek kadar derinlemesine anlamaktadır.

Her firmanın nüanslarını ajanlara kodlamak, on yılın en büyük ekonomik görevi haline gelecek.

Yönetme zamanı.

Yapay zeka patlamasının her aşamasının yol gösterici bir klişesi oldu.

Bize bir altına hücum sırasında kazma satmamız söylendi ve biz altyapı inşa ettik. Bize "Hizmet Olarak Yazılım" satmamız söylendi ve biz neofirm'ler inşa ettik. Yeterince altyapımız var. Yeterince hizmetimiz var. Şimdi iş, trenlerin zamanında çalışmasını sağlamak.

Artık kurumsal şirketi inceleme zamanı: 100X token'ları bulmak, işe yarayan loop'ları kaydetmek ve büyük ölçüde israf edilen zekayı yönlendirmek.

İnsanlar az önce yazılımdan daha ucuz hale geldi.

Birinin hala ikisine de ne yapacaklarını söylemesi gerekiyor.

Buradaki düşünceleri için Sam Wolfe, David Oks, @WillManidis ve @Alex_Danco'ya teşekkürler. Ayrıca bu taslağın hazırlanmasındaki yardımları için, çok fazla loop üzerinde çalışan, @ClaudeAI Fable 5'e teşekkürler.