Wake Up Call!: Who Is The Decision Maker?

Selam ben Bengüso.

Bu bir wake up call. Yani bir uyandırma çağrısı.

Klişelerin ötesine geçip gerçekten konuşmaya geldik.

Çünkü bazen gelişmek için önce uyanmak gerekir.

Kolaya kaçmadan açık açık konuşacağız.

Her bölümde Trendyol ekibinden bir konuğum olacak.

Kendi yolculuğunu, sorgularını, dönüşüm alanlarını paylaşacak.

Eğer buraya kadar dinlediysen dinlemeye devam et.

Çünkü asıl şimdi başlıyoruz.

Benim wake up call'um her şeye yetişemeyeceğimi anladığım zamandı.

Yani... Büyük bir sistemin bir parçasıyız ve sistemde evet hani kendimize çok fazla güç görüyoruz, çok fazla bir şeyler yapınca bir şeyler değişebiliyor, edebiliyor vs.

Ama hani bu bireysel inisiyatifle olabilecek bir şey değil.

Hiçbir sistem bir inisiyatifle, birilerinin ekstra çabasıyla, birilerinin ekstra iyi olmasıyla vs.

düzelemez. Sistemi düzeltmenin tek bir yolu vardır.

herkesin kullanabileceği, sürdürülebilir bir hale getirebilmek ve sürekli bunu denetleyebilmek.

Yani sistem mindsetine gelebilmek de benim backup kollarımdan biri.

Peki biz şu an kimle konuşuyoruz?

Kim bu nezir? Ne olarak kim?

Kim? Sen kendini bize tanıtır mısın?

Ya çok zor. Bu en zor.

Bunu en sona bırakalım.

Bu çok zor soru. Ben de bilmiyorum.

Ben de bu arayıştayım. O zaman biraz işini kolaylaştırayım.

Nereden mezunsun? Ne iş yapıyorsun?

Boğaziçi'nden mezunum.

Endüstri Mühendisliği okudum.

O zamanlarda da matematiğe ilgim vardı, optimizasyona ilgim vardı.

Hani böyle belli problemleri matematiksel olarak çözme hevesim hep vardı.

O yüzden zaten bu üniversiteyi seçtim, bu bölümü seçtim.

Sonrasında da tabii hani bölümün ana amacı optimizasyon, endüstri mühendisliğinin.

O yüzden de bu beni data scientist'la ilişkilendirdi.

Tabii ilk zamanlar data scientist diye bir şey yoktu bundan.

12 sene öncesinden bahsediyorum.

Data mining de o zamanlar konuştuğumuz şeylerden biri.

Çok ilginç bir terim bu arada.

Sonrasında yavaş yavaş bu işler yaygınlaştıkça vesaire kavramlar da oturtmaya başladı.

Sonra data scientist olmuş olduk bir anda.

Ama uzun zamandır hep veriyle uğraşan, bir problemi çözmeye çalışan, matematiksel olarak çözmeye çalışan, hatta ilk önce...

Bir problemi matematiksel bir probleme dönüştürmeye çalışan sonra da onu çözmeye çalışan biri oldum.

Hep öyle görevlerde yer aldım.

Şimdi geldiği noktada da artık daha da hayatımız içinde data hatta şu an AI diyeceğimiz şey.

AI deniyor şu an ama biz pek tercih etmiyoruz genelde.

O yüzden de şey aslında her türlü problemin matematiksel olarak çözülebileceğini görmüş biri olarak bunda ısrarcı olan.

Her yere datayı koymaya çalışan, tüm kararları datayla almaya çalışan biriyim.

Peki her problem matematiksel olarak çözülebilir mi?

Çok iddialı geldi bana. Şöyle, her şey işin sonunda bir olasılık.

Yani tüm hayatımız, tüm süreçler.

O yüzden de her şeyin bir matematiği olduğunu zaten düşünüyorum.

O yüzden de çözülebilir.

Ama şu an bu feasible mıdır?

Değil kesinlikle. Çünkü bir şeyin çözülebilmesi için çok fazla gözlemlenmiş olması gerekiyor ki.

Ne olduğunu bilelim, ne problemi olduğunu bilelim, işte ne yapmamız gerektiğini anlayabilelim.

O yüzden de öyle bir limitasyon var.

Gerçekten yeteri kadar gözlem var mıdır?

Sonrasında ise bu gözlem olabilir ama bunu biz bu veriyi, gözlemi bir şekilde evirip çevirebilecek miyiz?

Bir hesaplama yapabilecek miyiz?

Bu da bir computation problemidir esasında.

Bunun da limitleri var.

O yüzden her şeyi çözebilir ama şu an çözemez diyebilirim.

Peki bugünün konusu aslında bizim için who is the decision maker?

Kim bu karar verici?

Bunu konuşmak için buradayız.

Çok da doğru biriyleyiz. Biraz da atışabiliriz belki seninle bilmiyorum.

Emin olamadım. Tabii aynen.

Süper. O zaman hemen sana soruyorum.

Kim bu karar verici? Bir değil.

Onu biliyorum. Ekip de değil aslında.

Onu da söyleyebilirim.

Süreç. Ama bu süreci yazanlar ekip.

O yüzden de dolaylı olarak karar verici ekip oluyor esasında.

Bunu biraz açabilir misin? Tabii.

Biz sürekli karar vermek zorundayız.

Zaten hayatımızda hani günde belki binlerce karar veriyoruz bunu farkında olmadan tabii ki yapıyoruz çoğunu.

Farkında olarak düşünerek yaptığımız karar sayısı tabii ki daha az.

Ama iş yerinde de sürekli kararlar vermek zorundayız ve bu kararlar birbirinin ardı ardına olan kararlar.

Yani birbirini etkileyen kararlar.

O yüzden de... hayatımızın aslında en önemli parçası.

Yaptığımız iş de bu tamamen.

Gün içinde bir sürü kararlar alıyoruz.

Bu kararların doğru olmasını bekliyoruz.

Şimdi bu büyük bir bet. Yani günde 5-10 karar aldığınızı düşünün ki herkes büyük ihtimal 20-30 alıyordur.

Hatta çok daha fazladır. Bilirsiniz Jeff Bezos'un liderlerine vesaire verdiği bir kural vardır.

Günde maksimum 10 tane karar veririm.

Başka da vermem. Neden?

Çünkü bir karar aslında her şeyi değiştirebiliyor.

Tüm mekanizmayı, tüm süreci değiştiriyor.

O yüzden de doğru alınması, doğru karar verilmesi önemli.

Ama buradan da şeye gireceğiz tabii ki.

Hani doğru karar nedir?

Doğru karar diye bir şey var mıdır?

İşte bireysel olarak düşününce veya tekil olarak düşününce hepsini doğru vermemiz gerekiyor.

Doğruluk diye bir şey çıkmış oluyor.

Doğru olması gerekiyor. Bizim de doğru karar vermemiz gerekiyor.

Bu da imkansız bir durum.

Çünkü Bir tane kararı evet doğru yanlış verebiliriz.

Bunun ihtimali %50 olabilir.

Ama ardışık olarak düşünsenize ardışık bir günde 5 tane karar vereceksin mesela.

Ve doğru olma ihtimali %50.

Yani hepsinin doğru olması gerekiyor ki en iyi yola girilebilir değil mi?

Ama hepsinin doğru olma ihtimali kaç oluyor %50'den?

%3 neredeyse 2-3 bandına gelir.

Yani buna mı bet edeceğiz?

Gerçekten beynimize güvenip.

%2-3'lük şansa mı bet edeceğiz?

Yoksa daha sürdürülebilir bir karar mekanizmasından çıkan veya bir karar sürecinden çıkan bir karara mı güveneceğiz?

Önemli olan karar sürecinin uygulanabilirliği.

Peki şeyi merak ettim.

Şimdi doğru kelimesini kullandığın için söylüyorum.

Bir insanın %2-3'lük bir doğru karar alabilme ihtimaline kaldıysak beni biraz endişelendirdi.

Şey çok düşük. Bütün saat bakınca öyle.

Evet sayıyla konuşunca ben bir endişelendim.

Ama şimdi doğruyu nasıl tanımlıyoruz?

Yani doğru dediğimiz şey bir hız mı?

Yani hızlı karar alabilmek mi?

Sonucun doğru ve güzel olması mı artık?

Neyse onun definition of done'ı.

Ya da karar alma süreçleri dediğin bu sürecin kalitesi mi?

Yani doğruyu nasıl tanımlarsın?

Şöyle işin sonunda bu kararları ne için veriyoruz?

Oradan yola çıkarak cevaplamaya çalışayım.

İşimiz de daha doğru, daha iyi çıktı üretebilmek için.

Yani çıktı önemli. Bu kararlar hep daha iyi bir çıktı için şey yapıyoruz.

O yüzden de kararın doğru olup olmamasını da hep çıktığı ne kadar iyileştirebileceğine bakarak karar vermemiz gerekiyor.

O yüzden de aslında şunu söylemek gerekiyor ilk önce.

Kararın doğrusu yanlışı yoktur.

Karar mekanizması vardır.

Bu mekanizmanın bizi iyiye götürme ihtimali vardır.

Ne kadar iyiye götürdüğüyle ilgilidir bir kararın doğru olup olmadığı.

O yüzden de bakacağımız şey gerçekten karar sürecimizden çıkan bir şey bizim çıktığımızı iyileştiriyor.

İyileştiriyorsa doğru yoldayız diyebiliriz.

Bu karar kesinlikle doğrudur diyemeyiz.

Çünkü o süreçten çıkan bir şeydir.

Bazen hatalı kararlar verecektir.

Bazen doğru kararlar verecektir.

İyiye götüren kararlar verecektir.

Önemli olan o süreci iyileştirerek daha frekanslı oranda daha çok doğru karar verebilmesi.

Daha iyileştirici kararlar verebiliyor olması.

Yoksa hiçbir karar sisteminden...

%100 doğruluk beklemememiz gerekiyor.

Bir karar mekanizmasının, karar süreci dediğin şeyi nasıl tanımlıyorsun?

Bu bir yazılım mı?

Karar süreci ne demek?

İnsan beyninin çünkü tek başına doğru bir karar verebilme ihtimalinin çok düşük olduğunu konuştuk.

Ya da çok göreceli de olabilir belki.

Neye göre doğru? Bu da gelebilir.

Bir karar süreci var.

Bu süreç neye bağımlı?

Bu süreç çıktığı yani çıktığı etkiliyor sonuç olarak.

Çıktığı ne kadar iyileştirdiğini görebiliyoruz.

Burada şunu düşünmemiz lazım.

Karar sürecimiz bize şunu gösteriyor olması gerekiyor.

Bizim bu kararı verdikten sonra neyle karşılaşabileceğimizi gösterebiliyor olması gerekiyor.

Yani transparan olması gerekiyor ki bizler her zaman ne karar alındı ne olabileceğini önden tahmin edebiliriz.

İşte bu... Kararı doğru kılandır, kararı çıktıların gelişimini sağlayan, çıktıların daha iyi olmasını sağlayan da bu tarz süreçlerdir.

Peki çok fazla çıktı var, girdisi ne bunun?

Bunun girdisi ilk başta şunu demiştik, karar verici aslında bir süreç ama bu süreci yazan da ekip.

Sürece giren inputlar ise yine data, bir var olan işte insanların yarattığı, makinelerin yarattığı, bizim sistemlerin yarattığı veriler artı bizim ekibimizin hipotezleri.

Onların şu ana kadarki deneyimlerinden elde ettiği datalar.

Bu da bir datadır. O yüzden de girdileri aslında ekibin fikri, ekibin deneyimi artı şu ana kadar toplanmış veri seti.

Bunlar karar mekanizmasına girdi olarak alınır.

Sonucu ise bir karar olur.

O yüzden de bu karar doğru veya yanlış değildir.

İyiye götürme ihtimalinden söz edebiliriz.

Bizim de ana amacımız hep bu ihtimali artırabilmek.

Yani bu süreçten geçen her girdinin...

çıktısının daha iyi olmasını sağlamaya çalışıyoruz ki bizden bağımsız olarak bu sürekli ilerleyebilsin.

Yani buna şu örneğini de belki verebiliriz.

Bilirsiniz piyasalarda aslında şöyle bir teorem random walk teoremi vardır.

Yani piyasadaki fiyatlar random'dır aslında.

Geçmiş fiyat bilgileriyle alakasızdır.

Yani bu aslında teoride böyleyken düşünsenize herkes piyasayla oynamaya çalışıyor.

Piyasadan para kazanmaya çalışıyor.

Ve kazanıyorlar da. Ama yapılan araştırmalarda hani bu teorinin çıkış hikayesinde de hipotezlerde şöyle bir şey çıkıyor.

Gerçekten random kararlar vermek uzun vadede her zaman daha başarılı oluyor.

Herhangi bir uzmanın verdiği bir karara göre.

Bu bir yatırım tavsiyesi değil mi?

Yatırım tavsiyesi aslında.

Kendine yaptığın yatırım.

Evet. Süper tamam şey nasıl ne düşünüyorsun ya senin karar alma stilin zamanla nasıl evrildi yani deneyim kazan çünkü bunu da konuştuk ya bu da bir data o

zaman senin şöyle düşünebilir miyim benim geçmişte verdiğim tüm kararlar tüm yaptıklarım aslında bunlar da bir data.

O zaman hani buraya baktığımda ya sezgilerin mi daha çok güçlendi ya da.

Deneyimin de arttıkça yaptığın işi olan bilgi seviyen know-how'ın arttıkça yoksa veriye olan bağın mı daha çok güçlendi?

Şöyle hani deneyim kazandıkça zaten verdiğimiz kararların bazılarının hatalı olduğunu gördük.

Buradan öğrendik veya esasında şunu öğrendik.

Bireysel bir karar vermenin işin sonunda her zaman orta uzun vadede işi...

iyiye götürmediğini anladık.

Yani bu çok inisiyatifte kalan ve sürekli emek vermen gereken bir şey.

O yüzden hani başarılı olma ihtimali olmayan bir şey.

Sürekli aynı kalitede karar veremeyeceğim bir durum.

Ki en önemlisi bu. Yani benzer kalitede karar verebiliyor muyuz gerçekten?

Yani bunu da işte yapmanın yolu gerçekten bireysellikten çıkmak.

Benim yolcum da böyle başladı.

Yani ilk başlarda evet ilk mezun olduktan sonra Karar almıyoruz.

Ne yapıyoruz? Verilen kararlara hep uymaya çalışıyoruz.

Neden? Çünkü bilgi seviyemiz çok düşük.

Ama sonra ilk bilgileri almaya başladıktan sonra kendimize bir cesaretlenmeye geliyor.

Ve cesaretlendikten sonra artık fikrimizin çok doğru olduğunu düşünmeye başlıyoruz.

Hatta böyle çok karşı fikir bile olsa aman hani daha deneyimler bu konuda körleşmiş olabilir.

Ben yeni bir şey buldum.

O yüzden benim fikrim doğru gibi bir yanılgıya da çok fazla düşüyoruz ki ben de.

zamanında çok fazla düştüm.

Ama şunu anladım işin sonunda.

Gerçekten bu sürdürülebilir değil.

İki, çok büyük bir yük.

Yani bu kadar karar alabilmek, almaya çalışmak ve hani çıktısı da çok çok sınırlı.

Yani hiçbir şekilde başarıya götürebilecek kalitede sürdürülebilir bir mekanizma değil.

Yani senin motivasyonuna, senin sağlık durumuna, senin o gün kimlerle konuştuğuna, kimden bilgi aldığına vesaire çok bağlı bir şey.

O yüzden de hani bunu ilk önce zaten Bu kararı vermemem gerektiğini anladım.

Yani benim değil de bireysel bir karar olmaması gerekiyor da bu bir sürecin sonucu olması gerekiyor.

Sonrasında tabii hani deneyimlendikçe ekip liderliği yapmaya başladık.

Ekiplerle artık çalışmaya başladık.

Bir ekibimiz oldu. O zaman da şunları öğrenmeye başladım.

Yine o zamanlar hani bu sefer de karar sürecini yazmaya başlamıştım.

Yine aslında bir nevi karar verici olmuş oluyordum.

Sonrasında da bunun da yanlış olduğunu fark ettim.

Neden? Bu sefer...

Sadece benden çıkan bir süreç, benim değerlendirme, benim deneyimlerime göre oluşturulmuş bir süreçten çıkan karar mekanizması vardı.

Halbuki karşıda bu işi yapan, işin içinde sürekli dertleri gören, challenge'lar yaşayan, bir şeyleri düzeltmeye çalışan bir ekip var.

Bu ekibin toplu sesi her zaman benim bir fikrimden çok daha kıymetli olduğunu gördüm.

Çok daha doğru olduğunu, çok daha sürdürülebilir olduğunu gördüm.

O yüzden de şunu anladım.

Evet bizim... Çok sesli bir ortam hazırlamamız gerekiyor.

Herkesin dahil olabilmesi gerekiyor.

Herkesin dahil olduğu bir karar süreci tasarlanması gerekiyor ki bu çok sesli tartışma ortamının olduğu ve sürdürülebilir bir mekanizma olsun.

Peki burada aslında bir dolu adımları da var bunun.

gibi hissediyorum ben. Nedir?

İşte datamız olacak bir karar verebilmek için.

İşte kişiler olacak. Tek bir kişiye bağımlı olmayacak.

İşte çok seslilik olacak ve benzeri.

Hani bunları böyle çok adımlaştırmaya da gerek yok belki ama hani metaforik olarak adım ifadesini kullanıyorum.

En iyi karar sürecini ya da mekanizmasını düşündüğünde hangi adım atlandığında iç huzurum kaçıyor.

Şöyle data olmadığında tabii ki her zaman hiç öyle bir karar vermemeye çalışıyorum bu arada.

Bu da benim en büyük gelişim alanlarımdan biri.

Ama bir yandan da aslında beni daha iyi karar mekanizması kurmaya iten şeylerden de biri.

Çünkü şöyle yani...

Data tabii ki bazı yerlerde olmayacaktır bir şeyin verisi.

Daha yeni başladığımız bir proje olabilir, yeni başlayacağımız bir biznes olabilir, başka her şey olabilir.

Ama şunu da hatırlamak gerekiyor, her şeyin aslında benzeri bir şeyi var.

O yüzden de ilk önce oradan yaklaşmak gerekiyor.

Tamam ben bu projeye başlayayım, bu projeye benzeyebilecek, daha önce bu benzer amaca hizmet edecek ne yapılmış ve ne olmuş oralarda.

Yani bu da çok önemli bir data.

O yüzden de yani her zaman mükemmel datayı aramamak gerekiyor esasında.

Her zaman bir data var diyebilirim bu sebeple.

Bu data bazen sayısal bir veri olabilir.

Bazen ise bazı insanların fikri de olabilir.

Onların deneyimleri vesaire de olabilir.

Ama önemli olan bunları data olarak bir input olarak almak.

Bunu sürece dahil etmek önemli olan.

Buradaki şeyi de merak ediyorum.

Şimdi data tek başına anlamlı bir şey değil.

Ya bu senin... Uzmanlık alınıyor.

Bunu gerçekten teorik olarak merak ediyorum.

Elimizde çok fazla data var.

Bu datayı anlamlı bir şeye dönüştürebilmek midir asıl maharet diyeceğim?

Yani elimizde çok fazla data var ve bu datayı günün sonunda anlamlı bir bilgiye dönüştürmemiz gerekiyor.

Buradaki şey nasıl? Nasıl gidiyor bu süreç?

Yani datadan çok sanki kişilerin onu okuyabilme mahareti mi?

Evet şöyle aslında.

O da riskli bir durum.

Okuma mahayeti de sonuç olarak yine kişiden kişiye değişebilecek şeylerden biri.

O yüzden de yine buraya da bir framework kurmamız gerekiyor.

Şunu düşünmemiz gerekiyor. Yani en başta bizim elimizde ne data var vesaire değil de şuradan başlamak lazım.

Ben bu kararı aldıktan sonra ne değişecek, ne değişebilir?

Bunun datasını ben bir şekilde oluşturabilir miyim?

Yani karar sonrası nelerin değişebileceğini...

Nelerin olabileceğini görebileceğin bir data olabilir mi?

İlk önce buradan yola çıkmak gerekiyor.

Çünkü hani biz bu kararı sonuç olarak bir amaca uygun vermeye çalışıyoruz.

O yüzden de ilk bakacağımız şey bu amacımızı ne kadar karşılayacak, ne kadar karşılamayacak.

O yüzden de ilk önce sonuçtan aslında gitmemiz gerekiyor.

Sonuçtan sonra ise...

Belli hipotezler oluşturabiliyor olmamız gerekiyor ki bu hipotezleri destekleyecek analizleri yapalım.

Yani elde data var hadi ben buraya girip buradan bir anlam çıkarayım gibi bir şey olmaması gerekiyor.

Çünkü derya deniz yani çok fazla boyutu var bu işin.

Bu da hani bir insanın yapabileceği veya vermesi gereken bir efor değil.

O yüzden de ilk önce hipotezini amacına uygun şekilde kurabiliyor olması gerekiyor.

Sonra bu hipotezi destekleyici veya çürütücü.

Data analizleri yapılması gerekiyor.

Yani boş bir denize atlamamak gerekiyor.

İlk önce hipotezi belirlemememiz, o hipotez çevresinde ilerlememiz gerekiyor.

Ama burada şunu da ifade etmem gerekiyor.

Genelde biz kararımızın doğru olduğunu bulmaya çalışırız analizlerde vs.

Ama bunu tam tersini yapmak gerekiyor.

Çünkü bir şeyin doğru olduğunu bulmak çok zordur.

Ama bir şeyin yanlış olduğunu bulmak daha da çok daha basittir.

Bu istatistiksel olarak bu arada konuşuyorum.

O yüzden de hani hipotezin sonraki adımı olarak bu hipotezi ben nasıl çürütebilirim ki?

Yeni bir hipotez düşüneyim.

Gerçekten bu hipotezim yanlış çıksın.

Daha farklı bir şey bulayım.

Mindsetiyle ilerlemek gerekiyor.

Peki şey de var mı burada?

Hipotezimi çürütmeye çalışayım.

Çünkü hem daha kolay bunu yapabilmek, doğruluğunu ispatlamaktan.

Çürütemiyorsam da bu doğrudur da demek olur mu?

İstese olarak yine olmaz.

Doğru değildir genelde denebiliyor ama doğrudur'u bulmak çok çok zor.

İstese olarak hipotesteslerinde yok en azından.

Şöyle hani çürütemiyorsak tabii bu hani şöyle paralize de olmamamız gerekiyor.

Bunu ilk önce söylemem lazım.

Yani biz datadan bir şeyler çıkarım yapacağız diye sürekli analizlerle, sürekli bir şeyleri böyle keşfetmeye çalışarak.

paralelize olmamız gerekiyor.

Çünkü kararın en önemli şeylerinden biri de hızlı olabilmesi.

Yani zamanında o kararı verebiliyor olmamız gerekiyor ki buradan bir benefit elde edebilirim.

Gecikmiş bir karar, adalet gibi oldu da, gecikmiş bir kararın gerçekten hani verimi vesaire de düşer.

O yüzden bir yandan da hızlı olabilmesi gerekiyor.

Bunun yollarından bazıları da şunlar.

Çürütemediysek bunun doğru olma ihtimali vardır.

Hep ihtimal dahilinde bu arada düşünmemiz gerekiyor.

İşte 1-0 gibi değil de Doğru olma ihtimali ne kadardır?

Veya yanlış olma ihtimali ne kadardır?

Bu mindsetle yaklaşınca evet hani çürütemedik mesela biraz uğraştık.

Çürütemedik e biraz bizi destekleyici sinyaller de var.

Tamam bunun doğru olma ihtimali olabilir.

Bu mindsetle devam edebiliriz.

Hemen denemeye geçebiliriz.

Bu kararı verebiliriz. Tabi burada şu önemli bu karar geri alınabilir bir karar mıdır?

Bu en önemli sorularımızdan biri olacaktır.

Çünkü geri alınamaz bir kararsa tabii ki çok fazla daha da analiz yapmamız gerekiyor.

Ama bu zaten değiştirilebilecek veya geri alınabilecek bir kararsa ki bizim tüm kararlarımızın çoğunun öyle olması gerekiyor.

Öyle bir sistem kurmamız gerekiyor ki daha hızlı gidebilelim, daha optimum, verimli çalışabilelim.

Hızlı olması gerekir.

Bir zamandan sonra da kararı verip...

Sonrasına bakıyor olmamız lazım.

Ama sonrasında hazır olması gerekiyor.

Burada da işte kararı verdikten sonra bunu değerlendirebilecek sistemler, sistem dediğim bu bir analiz olabilir, bir rapor, bir KPI olabilir vs.

Bunu da önden belirlememiz gerekiyor ki bu kararı aldıktan sonra bunu takip edelim etkisini.

Ve buna göre de değerlendirme yapıp geri almamız gerekiyorsa geri alalım veya itere etmemiz gerekiyorsa itere edelim.

Süper. Burada şey de var mı?

Yani hani mesela doğru olduğunu varsaydığımız bir şey de o kadar.

Doğru ama ihtimali yüksek olan.

Tam oraya geleceğim.

Güzel düzeltme. Varsayımların payı ne buradaki diyecektim çünkü.

Şöyle varsayımları işte minimuma indirmek zorundayız.

Varsayımın çok çok kalmıyor olması gerekiyor.

Tabii ki deneyimlerimizden vesaire yola çıkarak bazı varsayımlar hep veriyoruz.

Bunu hızlı olmak adına veriyoruz.

Ama bu varsayımlarımızı da bir şekilde dataya dökebiliyor olmamız gerekiyor.

Çünkü aynı varsayımı biz sonraki kararımızda da zaten almak zorunda kalacağız.

O yüzden de bunu bazen evet bazı kararları hızlı almak uğruna assumptionlar yapabiliriz kesinlikle.

Ama önemli olan bunu bir borç olarak tutabiliyor olmamız.

Bunu borç olarak görmemiz gerekiyor ki sonrasında geri dönüp bu karar mekanizmamızı iyileştirebilelim.

Çünkü aynı kararı benzer kararları çok fazla veriyoruz zaten.

O yüzden de hani bu assumptionları da sürekli minimize etme görevimiz olmalı.

Süper. Burada şey de soracağım.

Mesela biz bir taraftan işte birey olarak da bir karar almamak, işte daha kolektif bir karar almak, işte datayı merkeze almak, orayı okumak ve onun üzerinden işte ihtimaller üzerinden karar

vermek iyi konuşuyoruz.

Buradaki bu okumayı...

EY'in yapması hakkında ne düşünüyorsun?

Yani bireyi sistemin içerisinden tamamen çıkarmaktan bahsediyorum.

Evet aslında şu ana kadar konuştuğumuz çoğu şey EY'in yapmaya çalıştığı şey ve daha başarılı olduğu bir şey esasında.

Yani şu anki EY'e çok net bir şekilde objektifi verebildiğimiz zaman zaten bizden çok daha iyi karar...

verebilen bir sistem var.

Şimdi bu sebeple de biraz AI'in çalışma yapısına bakmak gerekiyor.

Nasıl o kararı alıyor?

Nasıl böyle modeller kuruluyor?

Ona benzer adımlarımızın olması gerekiyor esasında.

Bir kere şunu söylemek gerekiyor.

AI anlamlandırma yapıp bir karar almıyor.

Yani bir anlamlandırma yok.

anlamlandırma olmadığı için zaten doğru kararlar verebiliyor.

Biz insanlar sürekli her şeye bir anlam vermeye çalıştığımız için ve bu anlam bir bireysel bir çıkarım olduğu için normal olarak farklılaşıyor.

Varyanslar oluşuyor kararlarımızın.

Kendi kararlarımızda bile.

farklılıklar oluşabiliyor.

Ve bu tutarlılığını bir yandan da yitiriyor.

Bu anlam arama çabası bizi karardan bir yandan da uzaklaştırıyor.

Biraz böyle felsefik oldu biliyorum ama biraz geri döneceğim şimdi.

Peki hani anlam aramıyor da neye bakıyor?

Yani nasıl bunu bulmaya çalışıyor?

Yaptığı şey validasyon.

Yani ben bu kararı alırsam Ne olacağı gidip başka veri setinde test ediyor.

İlk önce bir veri setinde öğrendiğini düşünün.

Sonrasında başka bir veri setinde diyor ki ben bundan öğrendim bu kararı veriyorum.

Sonucu ne olur? Buna bakarak sürekli bunu yaparak ne kadar doğru karar verdiğini anlamaya çalışıyor.

İşte eğer ki verdiği karar diğer data setinde de anlamlı oluyorsa evet diyor tamam benim kararım doğru olabilir.

Bunu sürekli bu arada tekrarlıyor.

İşte gücü de buradan kaynaklanıyor.

Yani bir validasyon şeyi var.

Kararımı ben verdikten sonra ne olabilir simüle ediyor.

Bizler de o yüzden kendi karar mekanizmalarımızda hep bunu düşünmemiz gerekiyor.

Yani bir offline evolution, bir evolution nasıl koyarız biz karar mekanizmamıza, karar mekanizmamızın sonuna.

Çünkü bu karar mekanizması belli girdileri olan ve bu girdilerin belli formüllerle işin sonunda bir çıktıya dönüştüğü bir sistem.

Bunun bir parçası da son parçası da validasyon olmak zorunda ki gerçekten her şeyi dataya bakarak aldığımız kararın neyi etkileyebileceğini önden de biraz görebilelim, simüle edebilelim.

Bu da bize bir guidance versin.

Çünkü şunu da düşünün arkadaşlar yani biz aslında karar veriyorken bir sürü seçeneğin arasından karar veriyoruz genelde.

Yani veya hani belli dimensionlarda karar veriyoruz diyebilirim.

Şimdi bir sürü alternatifin olduğu yerde bu alternatiflerin hepsini karşılaştırmak gerekiyor esasında.

Şimdi bunu yapabilmek için de bir karşılaştırma frameworku.

İşte bu validasyon dediğim de hep bunlar.

Karşılaştırma frameworku ki en doğru kararı tüm kombinasyonlar arasından bulabilirim.

Bunu da bu validasyon frameworkları ile bir değerlendirme mekanizması kuruyoruz ki kararımız daha kararı almadan önce bir kez valide olsun.

Ne olabileceğini kendi simüle etsin.

Çıktığının da en iyi olduğu, bizim amacımıza en uygun çıktığı üretebilecek karar verebilsin.

Şimdi siz dinleyiciler olarak beni görmüyorsunuz.

Ben böyle çok garip bir bakışla bakıyorum.

Ben nezir sana. Ama yok gerçekten çok iyi anladım.

Farklı da bir bakış açısı açtı bana.

Yani tabii ki aslında bir karar alırken hep başımıza gelebilecek olasılıkları düşünüyoruz.

Yani ben bu kararı aldıktan sonra ne olacak?

Ama hiç bunu senin söylediğin şekilde düşündüğümü, hissetmediğimi, fark ettiğim için sana böyle bakıyordum.

O yüzden bana iyi geldi.

Şimdi sana son şey soracağım.

Ya bu podcast'ı dinleyen kişiler arasında çok fazla şey konuştuk.

Çıktılar var, çıktılar var.

İşte sonucunu etkiliyor.

Ama ne kalsın yani aklında?

Yani şöyle özetleyebiliriz.

Bizi doğruya götürecek karar, doğru karar demiyorum.

Doğruya götürecek karar, veriye dayalı, iyi tasarlanmış bir süreçten geçen ve hatta mümkünse bir validasyondan geçen, en son adımı da validasyon olan, iteratif bir süreç.

Trendyol'da biz bunu uygulamaya çalışıyoruz.

Bu da aslında hani bizim uydurduğumuz veya bizim ürettiğimiz bir şey değil.

Yani bizim deneyimlerimizden yola çıkarak aslında bulduğumuz bir şey değil.

Bu zaten karar mekanizmaları, en iyi karar mekanizmaları şu an işte bu AI dediğimiz şey veya daha farklı otomasyon vesaire şeyler de var tabii.

Ama hani gördüğümüz en iyi karar mekanizmalarını taklit etmeye çalışıyoruz aslında.

Bunu tabii şunu da söylemek gerekiyor.

Yani ben hep burada bir data scientist olarak konuşuyorum.

O yüzden datayı ne olursa olsun bırakmayacağım.

Ama şunu da bilmek gerekiyor.

Bazen dataya erişimimiz zor olabilir.

Zaman alabilir veya olmayabilir.

Onu evirip çevirmek şey olabilir.

Veya hani çıkmıyor olabilir o veriden bir sonuç, bir anlam.

Bu durumlarda da deneyimimize tabii ki güvenmemiz gerekiyor.

Burada da ama yine kendi deneyimimiz olmamalı bence.

Ekibin deneyimi bu sefer.

Çünkü o süreçlerin içinde olan, onun egzeküşünü yapan, o çıktığı alan ekip.

O yüzden de o sesin de ekipten geliyor olması gerekiyor.

Bizim de liderler olarak disagree and commit edip ekibin kararına uymamız ama bunun değerlendirme mekanizmasını da tabii ki işletiyor olmamız gerekiyor.

Yani hangi karar alınırsa alınsın kesinlikle sonrasında bir değerlendirme mekanizması da olması gerekiyor.

Süper. Son soru demiştim ama bir tane daha soru soracağım.

Karar alma süreçlerinde...

Bireyin, ekiplerin en çok geliştirmesi gereken kaz sence ne?

Yani data odkur yazarlığı mı dersin?

Yoksa işte cesaretli ol mu dersin?

Kararının arkasında dur mu dersin?

Ne dersin? Kesinlikle onu demem.

Hiçbir zaman kararınızın arkasında o kadar da durmayın.

Kararımızı challenge edebiliyor olmamız gerekiyor.

Kararımızı çok iyi sorgulayabiliyor olmamız ve bunu çürütebilecek case'leri hayal edebiliyor olmamız gerekiyor.

Asıl deneyim bence buralardan geliyor.

Çok teşekkür ederim. Ben teşekkür ederim.

İyi ki geldin. Ben çok keyif aldım.

Evet yanlış kişiyi çıkarmış olabilirsiniz bu arada.

Çünkü ben tamamen title'ımda data var.

Data'nın olduğu bir yerde data'sız bir karar verme vesaire zaten söyleyemem etik olarak.

Bunu da belirtmiş olayım.

Hayır bence tam doğru insanla bir aradayız bu anlamda.

Çünkü ben de bir şeyleri farklı düşünmeye başladım.

Wake up call dedik çünkü zaten.

Ben de bir küçük uyanış oldu.

Üzerinde düşünmek istediğim, üzerine yatmak istediğim şeyler var.

Biraz beynimde böyle çok fazla şey oluştu.

O yüzden çok teşekkür ederiz.

Biz bugünkü Wake Up Call'un sonuna geldik.

Ama belki de asıl konuşmalar benim gibi dinleyicilerin kafasında da yeni başlıyordur.

Ve ki bu harika olur çünkü bugün bunun için buradayız.

Sorguladık, paylaştık.

E kolaya da çok kaçmamaya çalıştık.

Bir sonraki bölümde yeni bir konukla tekrar görüşmek üzere.

Kendinize çok iyi bakın. Bu arada bizi sosyal medyada da takip edebilirsin.

Tüm linkleri bölüm açıklamasında bulabilirsin.

Göz atmayı sakın unutma. Görüşürüz.