Bir Kişi Yılda 40 Bin Dolarlık Bir Aracı Bir Günde Geliştirdiği Bir Şeyle Nasıl Değiştirdi

Marta, Guadalajara’da 30 kişilik bir lojistik şirketinde operasyonları yürütüyordu. Ekibi, yılda yaklaşık 40.000 dolara mal olan kurumsal bir proje yönetimi platformu kullanıyordu — koltuk başına lisanslama, raporlama özellikleri için premium katman, artı iki yıl önce ilk iş akışlarını kurmak için tuttukları bir danışman.

İşte ekipten kimsenin yüksek sesle söylemek istemediği şey: bunun belki %15’ini kullanıyorlardı.

Sürücüler günlük rotalarını araca kaydediyordu. Sevkiyatçılar kimin müsait olduğunu görmek için bir Kanban panosuna bakıyordu. Marta zamanında teslimatları ve açık sorunları gösteren haftalık bir rapor çekiyordu. Hepsi bu. Gantt çizelgeleri, kaynak dengeleme, sprint planlaması, zaman takibi ve portföy panelleri mi? Kimse dokunmuyordu. Zarf açmak için bir İsviçre çakısına para ödüyorlardı.

Aydınlandığı An

Sözleşme yenileme şubatta geldi. Marta bir yıldan fazla bir süredir kendine “gelecek çeyrek” daha ucuz bir şeye geçeceğini söylüyordu. Ama bu sefer, küçük bir e-ticaret markası yöneten bir arkadaşı ona aklına takılan bir şey söyledi: “Doğru aracı aramayı bıraktım ve sadece ihtiyacım olanı bir yapay zekaya anlattım. Onu geliştirdi.”

Marta bir geliştirici değildi. Bir keresinde bir Python kursu almış ve üçüncü haftadan sonra bırakmıştı. Ama kendi iş akışlarını herkesten daha iyi anlıyordu. Ekibinin neye ihtiyacı olduğunu tam olarak anlatabiliyordu çünkü her gün o süreçlerin içinde yaşıyordu.

Yenilemeyi imzalamadan önce kendisi bir yedek geliştirmeyi denemeye karar verdi.

Gerçekte Ne Geliştirdi

Marta bir cumartesi sabahı bir yapay zeka uygulama oluşturucusuyla oturdu ve ihtiyacı olanı birer birer anlatmaya başladı.

Bir rota kayıt ekranı. Sürücülerin vardiyalarının başında giriş yapması, atanan duraklarını görmesi ve her birini tamamlandı olarak işaretlemesi gerekiyordu. Sürükle-bırak Gantt saçmalığı yok — sadece onay kutuları ve bir zaman damgasıyla bir liste. Bunu sade bir İspanyolca ile anlattı ve uygulama oluşturucusunun arkasında bir veritabanıyla çalışan bir arayüz ürettiğini izledi.

Bir sevkiyatçı paneli. Hangi sürücülerin aktif olduğunu, kaç durağı kaldığını ve hızlarında olup olmadıklarına dair renk kodlu bir göstergeyi gösteren tek bir sayfa. Marta mantığı anlattı: öğleye kadar durakların en az %60’ını tamamladılarsa yeşil, %40-60 arasındaysa sarı, altında kırmızı. Oluşturucu bunu koşullu biçimlendirme ve canlı güncellenen bir görünüme çevirdi.

Bir haftalık rapor. Marta’nın her cuma gerçekten çektiği sayılar: toplam teslimat, zamanında yüzdesi, sürücülerin işaretlediği sorunlar (kötü bir adres ya da evde olmayan bir müşteri gibi) ve önceki haftayla bir karşılaştırma. Oluşturucudan bir özet tablo ve basit bir çubuk grafik üretmesini istedi. Üretti.

Basit bir sorun takipçisi. Bir sürücü bir şey işaretlediğinde — yanlış adres, hasarlı paket, müşteri şikayeti — bunun Marta’nın görebileceği ve atayabileceği bir yere gitmesi gerekiyordu. Tam bir biletleme sistemi değil. Sadece bir durum (açık / devam ediyor / çözüldü) ve bir not ekleme yeteneğiyle bir liste.

Tüm bu işler cumartesiye yayılmış yaklaşık sekiz saat sürdü. Tek bir parçanın zor olması yüzünden değil, Marta sürekli iyileştirme yaptığı için. Sevkiyatçı panelinin ilk versiyonu çok fazla veri gösteriyordu. Onu kırptı. Rota kayıt ekranı başta düşünmediği bir “durağı atla” seçeneğine ihtiyaç duyuyordu. Değişikliği anlatarak ekledi.

40.000 Dolar Gerçekte Neyi Satın Alıyordu

Marta dört ekranlı uygulamasını kurumsal platformla karşılaştırdığında, fark belliydi — ama beklediği yönde değil.

Kurumsal araçta yüzlerce özellik vardı ve yapılandırmak için bir danışman gerekiyordu. Marta’nın uygulamasının, ekibinin zaten nasıl çalıştığına doğrudan karşılık gelen dört ekranı vardı. Eğitime gerek yok. Yapılandırma borcu yok.

Ama kurumsal aracın gerçek maliyeti hiçbir zaman abonelik değildi. Ekibinin her gün etrafından dolaştığı sürtünmeydi. Sevkiyatçılar WhatsApp üzerinden koordine oluyordu çünkü platformun mobil uygulaması bir teslimat durumunu güncellemek için dört dokunuş alıyordu. Marta haftalık rapor için ayrı bir Google E-Tablo tutuyordu çünkü yerleşik raporlama modülü aynı beş sayıyı çekmek için üç menüde gezinmeyi gerektiriyordu. Sürücüler rota kayıt ekranı için yardım belgelerinde bir geçici çözüm sayfasını yer imine eklemişti çünkü varsayılan akış, kullanmadıkları proje aşamalarını varsayıyordu.

Marta’nın uygulamasında geçici çözümler yoktu çünkü geçici çözümlerden geliştirilmişti. Her ekran, ekipten birinin o görevi gayri resmi olarak yaptığı için — WhatsApp’ta, bir elektronik tabloda, bir beyaz tahtada — vardı ve Marta sadece gayri resmi versiyonu oluşturucuya anlattı.

Onu Şaşırtan Kısımlar

Marta’nın beklemediği üç şey:

İterasyon hızlıydı. Bir sürücü her durağa bir not alanı eklemeyi önerdiğinde, Marta değişikliği öğle molasında oluşturucuya anlattı ve o öğleden sonra yayınladı. Kurumsal araçla, bunun gibi değişiklikler bir destek talebi kuyruğundan geçiyor ve bazen haftalar alıyordu.

Ekibi onu hemen benimsedi. Eğitim oturumu yok. “Lütfen bu tanıtım videosunu izleyin” yok. Sevkiyatçılar pazartesi sabahı onu açtı ve anladı çünkü gayri resmi olarak kullandıkları beyaz tahta gibi görünüyordu, sadece dijital.

Onu geliştirmeye devam etti. Sonraki iki hafta boyunca beşinci bir ekran ekledi: patronu için teslimat trendlerini ve rota başına maliyet tahminlerini gösteren aylık bir görünüm. Kurumsal araçla bu özel bir rapor talebi olurdu. Kendi uygulamasıyla, oluşturucuyla 20 dakikalık bir konuşmaydı.

Bu Şu Değil

Bu, kurumsal yazılımın kötü olmasıyla ilgili bir hikâye değil. Bağımlılıkları, kaynak kısıtlamaları ve uyumluluk gereksinimleri olan karmaşık, fonksiyonlar arası projeler yürüten 500 kişilik bir şirketsen, muhtemelen o İsviçre çakısına ihtiyacın var.

Ama çalışanlarından birinden daha pahalı olan bir aracın %15’ini kullanan 30 kişilik bir ekipsen, bir şeyler uyumsuz. Sorun araç değil — uyumsuzluk.

Ve bu uyumsuzluk eskiden kaçınılmazdı. Kod yazmadan bir uygulama geliştirebilmeden önce, seçeneklerin şunlardı: büyük araç için öde, elektronik tablolarda bir şeyler uydur ya da özel yazılım geliştirmesi için bir geliştirici tut (ki bu kendi maliyetlerini ve zaman çizelgesini getirir). Şimdi dördüncü bir seçenek var: ihtiyacın olanı anlat ve onu kendin geliştir.

Matematik

Marta’nın bir aydan sonraki rakamları:

Kurumsal araç: ~ayda 3.300 dolar (yılda 40 bin dolar)
Yapay zeka uygulama oluşturucusu aboneliği: ayda 100 doların altında
Geliştirme süresi: 8 saat (bir cumartesi)
İterasyon süresi: değişiklik başına 20-30 dakika
Ekip benimseme süresi: sıfır — ilk gün anladılar

Bir CTO’ya ya da bir mühendislik ekibine ihtiyacı yoktu. Ekibinin gerçekte nasıl çalıştığını anlatması — ve o tarifi çalışan yazılıma dönüştüren bir yapay zeka uygulama oluşturucusu gerekiyordu.

Üzerine Düşünülecekler

Kendi durumunu Marta’nın hikâyesinde tanıyorsan, bir sonraki yazılım yenilemenden önce faydalı bir egzersiz: mevcut aracında gerçekten kullandığın her özelliği yaz. Kullanman gerektiğini düşündüğün ya da bir gün kullanmayı planladığın özellikleri değil. Ekibinin her hafta dokunduklarını.

O liste bir yapışkan nota sığıyorsa, ihtiyacın olmayan karmaşıklık için fazla ödüyor olabilirsin.

Yedeği bir günde geliştirmek zorunda değilsin. Sadece tek bir ekranla başlayabilirsin — en çok önemli olanla — ve nasıl hissettirdiğini görebilirsin. Denemenin maliyeti birkaç saat. Denememenin maliyeti, asla dokunmayacağın özellikler için bir yıl daha ödemek.

Kendi aracını geliştirmenin neye benzediğini görmek istersen, Proyecta’yı dene ve ekibinin en çok şikayet ettiği şeyle başla.