AWS’te Dört Yıl: Bir Çalışanın Yapay Zeka Odaklı Değişime Vedası
Bugün, Amazon Web Services (AWS) bünyesindeki dört yılımı tamamladığım günü işaret ediyor ve önümüzdeki Cuma son günüm olacak. Aslında AWS’ten kovulmuş olmak bir rahatlama kaynağı; 2022’de katıldığımdan bu yana şirkette birçok değişiklik yaşandı ve çalışmak istediğim şirket artık aynı değil.
Değişen Kurumsal Yapı ve Yapay Zeka Takıntısı
Geçtiğimiz yıl, açık kaynak topluluklarında AWS’i daha iyi bir ‘vatandaş’ yapmaya çalışırken, işimde beni mutsuz eden iki ana etken vardı: organizasyonel değişiklikler ve Üretken Yapay Zeka‘ya (GenAI) hızla artan odaklanma.
Organizasyonel değişim, beni işe alan David Nalley‘in yükselişiyle başladı. Açık kaynak dünyasında çalıştığım için AWS’e katılma konusunda şüphelerim vardı, ancak David, ekibinin (OSSM – Açık Kaynak Stratejisi ve Pazarlama) AWS’i açık kaynak topluluklarında daha iyi bir oyuncu yapmaya adandığına beni ikna etmişti. David çok iyi bir yöneticiydi ve beni benzersiz yeteneklerimin en iyi şekilde kullanılacağı durumlara yönlendirirdi. Ancak geçen yıl, David’in AWS Geliştirici Deneyimi organizasyonunun başına geçmesiyle, kendisiyle olan doğrudan etkileşimim neredeyse sıfıra indi.
Amazon’un ‘Değiştirilebilir’ Çalışan Görüşü
Amazon’un çalışanlarına karşı oldukça tuhaf bir bakış açısı var: neredeyse tüm çalışanlarını ‘değiştirilebilir’ (‘fungible’) olarak görüyorlar. Bu terimi ilk kez değiştirilemez token’lar (NFT’ler) bağlamında duymuş olsam da, temel olarak ‘yerine konulabilir’ anlamına geliyor. Amazon, perakende işini, nispeten sağlıklı ve zeki birini birkaç hafta içinde üretken bir operasyon merkezine dönüştürebilecek süreçler üzerine kurdu. Bu, bir nakliye işi için işe yarasa da, bilgi teknolojisine pek uygun değil; çünkü bu alandaki başarının çoğu, zamanla kazanılması gereken kurumsal bilgiye dayanıyor. Ayrıca, gerekli becerilere sahip ve Amazon için çalışmaya istekli sınırsız sayıda insan olduğu varsayımına dayanıyor. İş görüşmesi sırasında David bana ‘değiştirilemez’ dedi ve bu beni gururlandırdı.
Müşteri Odaklılıktan Uzaklaşma ve GenAI’nin Gölgesi
Geçen yıl AWS’deki odaklanma tamamen ve neredeyse çaresizce GenAI‘ye döndü. İnsanlar ‘e-postalarımı özetlemek için yapay zeka kullanıyorum!’ veya ‘konferans sunumumu tek bir komutla oluşturdum!’ gibi şeyler yazmaya başladılar. Modern ekonomide en değerli metanın dikkat olduğunu düşünüyorum ve ben konferans konuşmaları hazırlamak için önemli miktarda zaman harcıyorum. Birinin konuşmak isteyip de bu emeği harcamak istememesi beni öfkelendiriyor. ‘Yeterince iyi’ anlayışı, müşteri takıntısı değildir. Bu GenAI pivotunda AWS, müşteri odaklılığını kaybetti. Gerçek bir müşteri ihtiyacından geriye doğru çalışmak yerine, amaç mümkün olduğunca çok şeyi olabildiğince hızlı yaratıp dünyaya sunmak ve hangisinin tuttuğunu görmek oldu, gerçek bir ihtiyaca hizmet etsin ya da etmesin.
İlk çıktığında AWS’in bulut çözümü harikaydı. 1990’larda bir kurumsal yazılım çözümü uygulamak istediğinizde, önce ne kadar işlem gücüne ihtiyacınız olacağını tahmin etmeniz, ardından Sun Microsystems veya Dell gibi şirketlerden donanım sipariş etmeniz gerekirdi, bu da haftalar hatta aylar sürebilirdi. Sonra monte edilmesi, enerji verilmesi ve sağlanması gerekirdi. AWS, S3, EC2, RDS gibi hizmetleriyle bu sorunları çözerek standardı belirledi. Bugün re:Invent etkinliklerine gidin ve bu araçlar hakkında bir oturum bulmaya çalışın; bulsanız bile yapay zeka sunumu domine edecektir.
Kaybolan İnsan Dokunuşu: On Yıllık Bir AWS Hesabının Kurtarılması
Bu durum, benim rolümü sorgulamama neden oldu. Kişisel hedefim, AWS’i açık kaynak iş yükleri için varsayılan seçenek haline getirmekti, ancak aynı işlevselliği sadece ‘vibe kodla’ lisansı atlayarak yapabiliyorsanız bu ne anlama geliyor? Müşteri odaklılığı da değişti. İstikrarlı ve zengin özelliklere sahip uygulamalar oluşturmak için gereken altyapıya odaklanan insanlara hitap etmek yerine, GenAI’nin bu insanları gereksiz kılacağı, yani ‘değiştirilebilir’ hale getireceği vaadiyle daha soyut bir düzeye odaklanıldı.
Geçtiğimiz yıl en çok gurur duyduğum başarı, askıya alınmış bir AWS hesabının yeniden etkinleştirilmesini sağlamaktı. Kuzey Afrika’daki bir kişi, on yıllık AWS ortamının çok az uyarı ile ve başvuru imkanı olmadan kapatıldığını, hatta verilerinin silindiğini öğrenmişti. Kendisine ulaştım ve yardım ettim. Bu kişiyi bir hesap numarasından insana dönüştürme sürecinde, durumu hakkında daha fazla bilgi edindim. Kısa hikaye şu ki, kaynaklarını geri getirebildim. Yalnızca doğru kişiyi dürtmeyi başardım ve destek ekibi gerisini halletti. Bu durumun hiç yaşanmaması gerektiğini vurgulayan bir makale yazdı ve bu durum, birçok Amazon çalışanı tarafından takdir edildi, bazıları şirkete olan inançlarını tazelediğini belirtti. Ancak üst yönetimde kimsenin bu durumla ilgilenmemesi can sıkıcıydı.
Kişisel Etki ve Şirket Kültürü
Geçtiğimiz yıl başka şekillerde de zorlayıcıydı. Ekim ayında büyük bir işten çıkarma yaşandı, ancak benim yakın çalıştığım birçok kişiyi etkilemedi. Ocak ayındaki işten çıkarma çok daha kötüydü ve AWS’te edindiğim birkaç arkadaş iş arıyordu. Bu stres sağlığımı etkiledi. Bir on kilo daha aldım (dört yıllık toplamım otuz kiloya yaklaştı), kan basıncı cihazında sürekli yeni rekorlar kırıyorum ve uykum o kadar bozuldu ki haftalardır tek bir iyi gece uykusu çekemedim.
AWS’in harika insanlar istihdam ettiğini ne kadar vurgulasam azdır, ancak işten çıkarmalar ve insanların daha iyi şirketlere gitmesi arasında bunun ne kadar sürdürülebileceğinden emin değilim. Birçok iyi insan kendi isteğiyle ayrıldı ve benim gibi başkalarına da ayrılmaları söylendi. Cory Doctorow’un Amazon’un ‘ters sentorlar‘ yarattığına dair uzun yazısı gibi, Amazon’da çalışmaktan utanç duymama neden olan birçok şey vardı. AWS’in doğru yaptığı bir şey varsa o da ‘#actual-aws-memes’ adlı bir Slack kanalına izin vermesidir. Ağır denetimli olsa da, insanların AWS’teki yaşam hakkında memler paylaşarak stres atabileceği bir yerdi.
Geleceğe Bakış: Açık Kaynak ve İnsan Rolü
Geleceğimin AWS’te ne olacağını bilmiyordum, bu yüzden ayrılmaya zorlanmak aslında bir rahatlama. Bu yılki GrafanaCon‘a katıldıktan sonra açık kaynak köklerime geri dönmek istiyorum. Açık kaynak her zaman, en azından benim için, teknolojik gücü ve kontrolü satıcı yerine kullanıcının eline vermeyi amaçlamıştır. Peki, her son teknoloji modeline yalnızca API aracılığıyla erişilebiliyorsa, GenAI’de bu nasıl işleyecek? Modelleri yerel olarak çalıştırmak isteseniz bile, kimin donanıma gücü yeter? Ve sizin işiniz, yapay zeka dünyasında bir insan olmak olduğunda ne yaparsınız?
