Mellow'un Kurucusu ve CEO'su Pavel Shynkarenko ile Röportaj Serisi

Pavel ŞınkarenkoMellow'un Kurucusu ve CEO'su, bağımsız yüklenicilerle çalışmayı, şirket içi yetenek istihdamı kadar sorunsuz ve uyumlu hale getirmek üzere tasarlanmış uluslararası bir İK teknolojisi platformuna liderlik eden deneyimli bir girişimci ve yöneticidir. Hukuk hizmetleri, fintech ve iş gücü platformlarını kapsayan derin bir geçmişe sahip olan kendisi, daha önce Solar Staff'ı kurup büyüttükten sonra, küresel yüklenici iş birliğinin artan karmaşıklığına çözüm bulmak için Mellow'u kurdu. Liderliğinde Mellow, Avrupa, Kuzey Amerika ve Asya'da merkezler kurarak küresel bir varlık oluşturdu ve binlerce şirketin yüz binlerce yükleniciyle iş birliği yapmasını sağlarken yasal, vergi ve operasyonel riskleri azalttı.

yumuşak Mellow, işletmelere uyumlu işe alım, görev yönetimi, ödemeler ve fikri mülkiyet transferleri için tek bir geçit sağlayan küresel bir yüklenici yönetim ve İK platformudur. Şirket, yüklenici sınıflandırması, vergilendirme ve mevzuat uyumluluğu sorumluluğunu üstlenerek sınır ötesi işe alımın zorluklarını ortadan kaldırır ve kuruluşların yerel altyapı kurmadan küresel ölçekte büyümelerini sağlar. Aynı zamanda Mellow, yüklenicilere güvenilir, zamanında ödemeler, yan haklar ve basitleştirilmiş uluslararası iş akışları sunarak, modern serbest çalışma ekonomisi ile küresel, Z kuşağı odaklı iş gücünün gelişen beklentilerinin kesişme noktasında konumlanmaktadır.

İnternet ve şirket hukuku alanlarında çalışmaktan, Mellow'u kurmadan önce Solar Staff gibi büyük ölçekli yüklenici yönetim platformları geliştirmeye geçtiniz. Bu yolculuk boyunca hangi özel deneyimler sizi, küresel bağımsız yetenekleri yönetmek için tamamen yeni bir yaklaşıma ihtiyaç olduğuna ikna etti?

Mellow'a giden yolum hukuk pratiğiyle başladı. 2005 yılında Ukrayna'da internet hukuku konusunda uzmanlaşmış ilk avukatlardan biriydim ve teknoloji şirketleriyle yakın çalışıyordum. Müşterilerim arasında sürekli aynı sorunla karşılaşıyordum: Şirketler küresel yeteneklere erişmek istiyordu, ancak altyapı bunu yavaş ve kırılgan hale getiriyordu. Tek bir serbest çalışan sözleşmesinin tamamlanması bile haftalar sürebiliyordu.

Dönüm noktası 2014'te geldi. Bir müşteri benden bir yükleniciye 100 € ödeme yapmama yardım etmemi istedi. Vergiler ve uyumluluk maliyetleri de dahil olmak üzere, bunu düzgün bir şekilde yapmanın gerçek maliyetini hesapladığımızda, genel giderler sözleşmenin değerini aştı. İşte o zaman sistemin bozuk olduğu anlaşıldı.

Piyasanın başka bir iş akışı veya görev aracına ihtiyacı yoktu. Varsayılan olarak karmaşıklığı absorbe eden bir altyapıya ihtiyacı vardı.

Bu sorunu çözmek için Solar Staff'ı kurduk. İşletme daha sonra bölündüğünde, öğrendiklerimizi kullanarak ve platformu küresel bir kitle için yeniden inşa ederek Mellow doğdu.

O zamandan beri 200 milyon dolardan fazla işlem gerçekleştirdik ve 100'den fazla ülkede 400,000'den fazla yükleniciye destek verdik. Bu ölçek, sorunun derin bir yapısal sorun olduğunu doğruladı.

Şirketlerin "çalışan" tanımındaki değişimi nasıl yorumluyorsunuz ve proje bazlı çalışma neden günümüz işgücü stratejilerinin merkezine oturuyor?

Ömür boyu aynı işverende çalışma fikri sanayi çağının bir ürünüydü. Şimdi gördüğümüz şey ise, insanların belirli uzmanlıklarını tanımlanmış sonuçlar karşılığında paylaştığı daha doğal bir modele dönüş.

Veriler bu değişimi yansıtıyor. Dünya Bankası tahminlerine göre, küresel çevrimiçi serbest çalışan işgücü toplam işgücünün %12'sine kadar ulaşabiliyor. Amerika Birleşik Devletleri'nde, serbest çalışanların katılımı 2020'den sonra hızla arttı ve tahminler, birkaç yıl içinde işgücünün yarısından fazlasını temsil edeceğini gösteriyor.

Proje bazlı çalışma, şirketlere, işlerin gerçekte nasıl yapıldığıyla artık uyuşmayan katı yapılara hapsolmadan, uzmanlaşmış becerilere erişim imkanı sağlar.

Mellow'un verilerine dayanarak, sektörler ve bölgeler genelinde küresel serbest çalışan ve sözleşmeli personel alımında hangi önemli trendleri görüyorsunuz?

İki eğilim göze çarpıyor. Şirketler çalışan sayısı bakımından küçülürken, etki alanı büyüyor. Kalıcı pozisyonların sayısı azalıyor ve kalanlar da genellikle daha yüksek değere sahip oluyor. Aynı zamanda, şirketler işlerin nasıl yapıldığı konusunda daha esnek hale geliyor. Proje bazlı bir düzenlemenin daha verimli olduğu anlaşıldığında, tam zamanlı istihdam artık varsayılan durum olmaktan çıkıyor.

Küçük ve orta ölçekli işletmeleri ve orta ölçekli şirketleri tam zamanlı pozisyonları proje bazlı yeteneklerle değiştirmeye iten ekonomik veya operasyonel baskılar nelerdir?

Bu durum büyük ölçüde maliyet yapısı ve uyarlanabilirliğe bağlıdır. Tam zamanlı bir çalışanı işe almak, maaştan çok daha fazlasını gerektirir. Yan haklar ve genel giderler de eklendiğinde, toplam maliyetler önemli ölçüde artar.

Aynı zamanda, araştırmamız son dönemdeki işten çıkarmaların birçok deneyimli profesyoneli serbest çalışmaya ittiğini gösteriyor. Business Research Company'ye göre, 2022 yılı itibariyle Fortune 500 şirketlerinin neredeyse yarısı zaten serbest çalışma platformlarını kullanıyordu. Bir zamanlar deneysel olan ve çoğunlukla yeni kurulan şirketler tarafından kullanılan bu yöntem, artık standart bir uygulama haline geldi.

2024 ve 2025 yıllarındaki işten çıkarmaların ardından birçok şirket, büyük ve kalıcı ekiplerin istikrarın yanı sıra risk de getirebileceğini öğrendi ve ikisi arasındaki farkı ayırt etme konusunda daha bilinçli hale geldi.

Mellow kısa süre önce proje bazlı işe alım için yapay zeka destekli bir Yetenek Edinme aracı tanıttı. Bu araç nasıl çalışıyor ve geleneksel işe alım modellerinin gözden kaçırdığı hangi temel verimsizliği gideriyor?

Bu yıl AI Scout'u beta sürümünde kullanıma sunduk ve Eylül 2025'teki Demo Günümüzde halka açık olarak tanıttık. Amacı basit: işe alım süreçlerini haftalardan saatlere indirmek.

Çoğu işe alım platformu, yöneticinin daha önce hiç çalışmadığı adayları ortaya çıkarır. Bu genellikle uzun eleme süreçlerine ve düşük uygunluğa yol açar. Verilerimiz farklı bir şey gösterdi. En güçlü sözleşmeli çalışan genellikle yöneticinin zaten tanıdığı biridir. Bir sonraki en iyi seçenek ise güvenilir bir referanstır.

AI Scout bu anlayış üzerine kurulmuştur. Bir yönetici bir görevi sade bir dille tanımlar ve sistem profesyonel bir iş ilanı oluşturur. Bu ilan yöneticinin mevcut ağı üzerinden paylaşılır ve yanıtlar, adayların alaka düzeyine göre sıralandığı tek bir kontrol paneline akar.

Sonuç olarak, daha hızlı ve daha iyi eşleşmelerle işe alım gerçekleşiyor.

Ayrıca müteahhitler için uygun projeleri günlük olarak belirlemelerine yardımcı olan Project Radar'ı da kullanıma sunduk. Bu araçlar birlikte, pazar yerinin her iki tarafında da sonuçları iyileştiriyor.

Gelişmiş otomasyonu, küresel yüklenici işe alım, uyumluluk ve ödeme süreçlerinin insani ve yasal karmaşıklıklarıyla nasıl dengelersiniz?

Otomasyon, büyük ölçekte olmazsa olmazdır. Düzinelerce yargı bölgesinde yüklenicilere ödeme yaparken, manuel inceleme mümkün değildir. Sistemlerimiz uyumluluk kurallarını, sözleşme oluşturmayı ve vergi hesaplamalarını otomatik olarak halleder.

Bununla birlikte, bağlam önemli olduğunda insan yargısı kritik önem taşır. Destek ekibimiz vergilendirme, vize ve istisnai durumlarla ilgili karmaşık soruları ele almaktadır. Bu tür durumlarda, otomasyona değil, bilinçli olarak insanlara güveniyoruz. Dediğimiz gibi, insan ilişkilerine inanıyoruz ve teknolojiyi bu ilişkileri güçlendiren bir unsur olarak görüyoruz.

Şirketler, yapay zekanın yüklenici temini ve iş gücü planlamasında oynayabileceği rol konusunda sıklıkla neyi yanlış anlıyorlar ve gerçek dünyadaki kullanımda değeri en belirgin şekilde nerede ortaya çıkıyor?

Birçok şirket yapay zekanın muhakeme yeteneğinin yerini alabileceğini varsayıyor. İşte asıl yanlış anlama burada yatıyor.

Yapay zeka, sorun ölçeklenebilir olduğunda son derece etkilidir. Büyük miktarda bilgiyi hızlı bir şekilde işleyebilir ve kuralları tutarlı bir şekilde uygulayabilir. Yüklenici temininde bu, ekipleri yavaşlatacak olan görevlerdeki sürtünmeyi ortadan kaldırır.

Yapay zekânın yapamadığı şey bağlamı anlamaktır. Bir projenin neden önemli olduğunu, bir ekibin gerçekte nasıl iş birliği yaptığını veya belirli bir durumda hangi ödünlerin kabul edilebilir olduğunu bilmez. Bu kararlar insan yargısına ve sorumluluğuna bağlıdır.

Yapay zekanın gerçek değeri, niyetten uygulamaya giden yolu kısalttığında ortaya çıkar. Gereksiz adımları azaltır ve ekiplerin daha hızlı hareket etmesine yardımcı olur, ancak neyin önemli olduğuna karar vermez. Şirketler yapay zekayı karar verici değil, uygulama katmanı olarak ele aldığında, işe alım kalitesi bozulmak yerine artar.

En güçlü sistemler bu sorumluluk paylaşımı üzerine kuruludur. Yapay zeka yapıyı güçlendirir, insanlar ise muhakeme yeteneğini korur. Bu denge, şirketlerin güven veya kontrolü kaybetmeden yüklenici işe alımını ölçeklendirmesine olanak tanır.

Şirketlerin küresel çapta serbest çalışanlarla çalışırken karşılaştığı en hafife alınan finansal veya düzenleyici riskler nelerdir ve Mellow bunları nasıl azaltır?

En yaygın risk yanlış sınıflandırmadır. Bir şirket bir yükleniciyi çalışan gibi değerlendirip bağımsız çalışan olarak sınıflandırdığında, ciddi yasal riskler ortaya çıkar. Amerika Birleşik Devletleri'nde yanlış sınıflandırma cezaları dava başına 50,000 dolara kadar çıkabilir ve benzer riskler diğer yargı bölgelerinde de mevcuttur.

Gözden kaçan bir diğer risk ise kalıcı iş yeri oluşmasıdır. Eğer yükleniciler başka bir ülkedeki bir şirket adına hareket etmeye başlarsa, örneğin sözleşme imzalarlarsa veya işletmeyi operasyonel olarak temsil ederlerse, istemeden vergilendirilebilir bir varlık yaratabilirler. Birçok şirket bu riski ancak düzenleyici kurumlar müdahale ettikten sonra fark eder.

Fikri mülkiyet de sıklıkla yanlış anlaşılmaktadır. Düzgün yapılandırılmış sözleşmeler olmadan, işin mülkiyeti, ödeme yapıldıktan sonra bile yüklenicide kalabilir. Bu durum, proje bittikten çok sonra ortaya çıkan anlaşmazlıklara yol açabilir.

Mellow, sözleşmeyi imzalayan yetkili yüklenici olarak hareket ederek bu riskleri azaltır. Yasal ve idari sorumluluğu üstlenir, anlaşmaların yerel düzenlemelere uygun olmasını sağlar ve farklı yetki alanlarındaki sözleşmeleri, faturalandırmayı ve ödemeleri yönetir. Karmaşık bölgelerde, yüklenicilere vergi raporlamasında da yardımcı olarak her iki taraf için de riskleri azaltır.

Tam zamanlı çalışanlar ve taşeronlardan oluşan karma ekipler norm haline gelirken, liderler yönetim ve operasyonel yaklaşımlarını nasıl geliştirmelidir?

Liderlerin odaklarını faaliyetleri izlemekten sonuçları tanımlamaya kaydırmaları gerekiyor. Yüklenicilerle çalışmada başarı, çalışılan saatlere veya sürekli gözetime değil, net teslimatlara ve üzerinde anlaşılmış zaman çizelgelerine bağlıdır.

Operasyonel açıdan, yükleniciler dışarıdan eklenen unsurlar olarak değil, çalışma sisteminin bir parçası olarak ele alınmalıdır. İlgili iletişim ve planlamaya dahil edildiklerinde, uygulama iyileşir ve sürtüşme azalır.

Harvard Business School ve BCG'nin araştırması, çevrimiçi yetenek platformlarını kullanan şirketlerin %40'ının, bu prensipler tutarlı bir şekilde uygulandığında daha hızlı pazara giriş ve daha yüksek verimlilik bildirdiğini gösteriyor. Bu da, ortaya çıkan bu öncelik değişiminin gerçek bir değeri olduğunu gösteriyor.

Önümüzdeki 5-10 yıl içinde şirketler ve bağımsız yetenekler arasındaki ilişkinin nasıl şekilleneceğini düşünüyorsunuz ve Mellow bu gelecekte nerede yer alacak?

Çalışan ve yüklenici arasındaki ayrım giderek yumuşayacak. Bağımsız çalışmanın esnekliğini, koruma ve uyumluluk için daha net bir çerçeveyle birleştiren bir orta kategori ortaya çıkması muhtemeldir.

Gelecek, geleneksel istihdam ile geçici işler arasında bir seçim değil. Gelecek, farklı çalışma biçimlerinin yasal belirsizlik veya operasyonel zorluk olmaksızın bir arada var olmasına olanak tanıyan sistemler kurmakla ilgili.

Mellow, bu gerçeklik için altyapı oluşturuyor. Küresel yüklenici çalışmalarını uyumlu, öngörülebilir ve insan odaklı hale getirerek, şirketlerin güveni zedelemeden uyum sağlamalarını mümkün kılıyoruz. Bir yıl sonra, daha yolun başındayız.

Harika röportaj için teşekkür ederim. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular şu adresi ziyaret edebilir: yumuşak.