Salona sorduğu ilk soru şuydu: daha önce hiç kod yazmamış birinin önünüze çalışan bir ürün getirdiği oldu mu? Gelen tepkiler mutluluk, umutsuzluk ve şaşkınlık arasında değişiyordu — ki bu üç duygu, şu anda çoğu şirketin AI ile ilişkisini de özetliyor.
Mehmet Hüseyin Kafadar 2020'den beri Paribu Custody'de blokzincir ve kriptoloji tarafında mühendislik ve ürün ekiplerine liderlik ediyordu. Geçen yılın sonlarında şirkette AI dönüşümünün daha derli toplu ilerlemesi gerektiği düşünülmüş; kurucu ona "böyle bir şeyle ilgilenir misin?" diye sormuş.
Unvanın tamamı: AI Enablement
Rolün tanımı alışılmış değil. Adı sadece "AI Enablement" — başka bir yetkisi yok. Ekiplere ne yapacaklarını söyleyen, standart dayatan, araç seçen biri değil.
Her ekip kendi AI öğrenimini otonom şekilde ilerletmeli; benim işim sadece bu geçişi hızlandırmak.
Bu ayırım önemli. Çoğu şirkette AI dönüşümü merkezi bir ekibe verilir ve o ekip bir süre sonra darboğaza dönüşür: her talep oradan geçer, öğrenme yayılmaz. Yetkisiz bir hızlandırıcı rolü ise tersini kuruyor — bilgi ekiplerde kalıyor.
PratikTerzi işi otomasyonlar ve üretim tuzağı
Paribu'daki örnekler hazır çözüm değil: tamamen kendi ürünlerine özel, terzi işi otomasyonlar. Ama Kafadar'ın asıl vurgusu bunların sayısı değildi.
Her şeyi üretebiliyoruz diye her şeyi üretmemeliyiz.
— Mehmet Hüseyin Kafadar, Paribu · AI Enablement DirectorÜretim tuzağı (build trap) tam olarak bu: üretme maliyeti düştüğünde üretmek bir başarı göstergesine dönüşüyor ve kimse "bunu neden yapıyoruz?" diye sormuyor. Kolaylaşan şey üretmek; değer yaratmak aynı oranda kolaylaşmıyor.
Ekibin fark ettiği ikinci şey de bununla bağlantılı: asıl zorluk hâlâ dağıtım tarafında. Üretilen şeyin doğru kişiye ulaşması, benimsenmesi ve kullanılmaya devam etmesi, onu üretmekten daha zor.
Bir günde benzeri, bir haftada aynısı
Konuşmanın en somut cümlesi kapanıştaydı. Sahnede gösterdiği otomasyonların erişilmez olmadığını söyledi: bugün eve gidip Claude'u açtığınızda bunun bir benzerini bir günde, aynısını bir haftada yapabilirsiniz. Bir backend geliştiricisinden alacağınız ufak bir destek yeterli.
Yetki yerine hız
AI dönüşümünü yürütecek kişiyi ararken refleks olarak yetki veriliyor. Paribu'nun denediği model tersi: yetkisiz ama hızlandırıcı bir rol, öğrenmeyi ekiplerde bırakıyor. Bu modelde başarı ölçüsü merkezi ekibin ürettiği şey değil, diğer ekiplerin ne kadar hızlı öğrendiği oluyor.
Kafadar bunun istisnai bir dönem olduğunu da ekledi: ekosistemde muazzam bir hareketlilik var ve bu hareketlilik, şirket içi öğrenmenin hızını belirleyen şey.
Konuşmanın Alive'26 sayfası — özet ve sunum burada.
