İş Stratejisiyle Uyumlu Yapay Zekâ Odaklı İnsan Kaynakları Operasyon Modeli Tasarlamak

Son araştırmalara göre kuruluşların %84'ü yapay zekâyı tam anlamıyla entegre etmek için işleri henüz yeniden tasarlamadı. Yapay zekâ teknolojilerine yapılan önemli yatırımlara rağmen Deloitte araştırması, görece az sayıda kuruluşun işi yapay zekâ etrafında temelden yeniden tasarladığını gösteriyor.

Yapay zekâ platformlarına, yönetişim çerçevelerine, dönüşüm programlarına ve iş gücü girişimlerine milyarlarca yatırım yapmaya devam ederken birçok kuruluş, teknolojiyi uygulamaya odaklanmayı sürdürüyor; oysa işin nasıl organize edildiğini ve değerin nasıl yaratıldığını yeniden tasarlamaya odaklanmaları gerekiyor.

Bu önem taşıyor; çünkü yapay zekâ artık yalnızca inovasyon ekipleriyle veya teknoloji işlevleriyle sınırlı, geleceğe ait bir kavram değil. Yapay zekâ; işe alım, iş gücü planlaması, öğrenme, performans yönetimi, müşteri hizmetleri, operasyonlar ve liderlik karar alma süreçlerine giderek daha fazla yerleşiyor. Birçok kuruluşta yapay zekâ, bilgilerin nasıl toplandığını, kararların nasıl alındığını ve işin ekipler arasında nasıl ilerlediğini şimdiden etkiliyor.

Kuruluşlar, yönetim kontrolünü nasıl değiştirdiğini, hesap verebilirliği, finansal yönetişimi, yetkinlik gelişimini ve kurumsal performansı tam olarak anlamadan yapay zekâyı mevcut kurumsal yapılara uyguluyor.

Tarihsel olarak teknoloji büyük ölçüde BT işlevleri içinde tutuluyordu. Sistemler, yerleşik teknoloji ve finans süreçleri aracılığıyla tedarik ediliyor, yönetiliyor ve denetleniyordu; bu da liderlik ekiplerine sahiplik, hesap verebilirlik ve kontrol açısından görece net sınırlar sağlıyordu. Yapay zekâ bu modeli tamamen değiştiriyor.

Bugün yapay zekâ kuruluş genelinde yayılıyor ve günlük iş akışlarına yerleştikçe liderlik ekipleri, işin nasıl yapıldığı ve kararlara nasıl ulaşıldığı konusunda görünürlüğü kaybetme riskiyle karşı karşıya kalıyor.

Bu durum önemli bir yönetim sorunu yaratıyor. Yönetim kurulları kurumsal sonuçlardan, finansal performanstan ve mevzuata uyumdan sorumlu olmaya devam ediyor; ancak yapay zekâ, dağıtık zekâyı barındıracak şekilde hiç tasarlanmamış işlevler, süreçler ve ekipler arasında giderek daha fazla çalışıyor. Uygun işletim yapıları olmadan kuruluşlar, gözetim, hesap verebilirlik ve kontrol alanlarında boşluklar yaratma riski taşıyor.

Finansal sonuçlar önemli boyutlara ulaşabilir. Gerektiği gibi yönetilmeyen yapay zekâ; düzenleyici kurumların soruşturmalarına, hukuki itirazlara, telafi programlarına, itibar kaybına ve başarısız dönüşüm yatırımlarına katkıda bulunabilir.

Daha da temelde, yapay zekâ onu desteklemek için gereken işletim modeli yeniden tasarlanmadan uygulandığı için kuruluşlar bekledikleri üretkenlik ve performans kazanımlarını elde etmekte zorlanabilir.

Dolayısıyla sorun yalnızca yapay zekânın nasıl uygulanacağı değildir. Sorun, zekânın artık yalnızca insanlarla veya teknoloji işlevleriyle sınırlı olmadığı bir kuruluşta görünürlüğün, kontrolün ve hesap verebilirliğin nasıl korunacağıdır.

Eski Yapıların Yerini Ne Almalı?

AI Odaklı İK İşletim Modeli'ni araştırıp geliştirmeme yol açan soru buydu.

Son 30 yılda lojistik, havacılık, finansal hizmetler, ilaç, telekomünikasyon, enerji ve profesyonel hizmetler dâhil olmak üzere küresel kuruluşlarda işletim modelleri tasarladım, uyguladım ve dönüştürdüm.

Bazıları verimliliği artırmak ve kaynakları azaltmak için tasarlanmıştı. Diğerleri büyümeyi destekliyor, dönüşümü hızlandırıyor veya iş gücü yetkinliğini iş stratejisiyle daha yakından uyumlu hâle getiriyordu. Her kuruluş farklı olsa da hepsinin ortak bir özelliği vardı. Bu modeller, insanların bilgi yaratmanın, karar almanın ve iş yürütmenin merkezinde yer aldığı bir dünya için tasarlanmıştı.

Bilgi insanlar aracılığıyla akıyor, uzmanlık işlevler içinde yoğunlaşıyor ve hesap verebilirlik görece net kurumsal yapıları izliyordu. Bu işletim modelleri önemli değer sağladı; çünkü kuruluşların o dönemde nasıl işlediğine dair gerçekleri yansıtıyordu.

Ancak bugün bu varsayımlar sorgulanıyor. Bilgi anında üretilebiliyor. Kararlar algoritmalardan, öngörücü analizlerden ve yapay zekâ tarafından oluşturulan önerilerden etkilenebiliyor. İş, giderek yalnızca insan süreçleri üzerinden değil, insanlar ile akıllı sistemler arasında akıyor.

Dolayısıyla soru, geleneksel işletim modellerinin etkili olup olmadığı değil. Birçoğu son derece başarılıydı. Soru, zekânın, yetkinliğin ve karar alma süreçlerinin insanlar ile yapay zekâ arasında giderek daha fazla dağıldığı bir ortamda faaliyet gösteren kuruluşlar için bu modellerin hâlâ yeterli olup olmadığıdır. AI Odaklı İK İşletim Modeli bu soruya yanıt vermek üzere geliştirildi.

AI Odaklı İK İşletim Modelinin Yedi Temel İlkesi

AI Odaklı İK İşletim Modeli, yapay zekâ işe, karar alma süreçlerine ve kurumsal süreçlere yerleştiğinde ortaya çıkan zorlukları ele almalarına yardımcı olmak üzere kuruluşlar için geliştirildi.

Model, yapay zekâyı bağımsız bir teknoloji girişimi olarak görmek yerine, iş gücü ve iş performansının sağlayıcısı olarak konumlandırıyor. Her biri kurumsal başarının kritik bir bileşenini ele alan, birbiriyle bağlantılı yedi temel ilke üzerine kuruludur.

Yapay zekâ destekli temel İK işlevleri

İlk sütun, otomasyon, akıllı iş akışları ve yapay zekâ destekli hizmet aracılığıyla İK hizmet sunumunu modernleştirmeye odaklanır. Amaç yalnızca idari iş yükünü azaltmak değil, İK profesyonellerini rutin faaliyetlerden kurtararak iş gücü stratejisine, kurumsal etkililiğe ve iş performansına odaklanmalarını sağlamaktır.

Yapay zekâ odaklı iş gücü planlaması ve stratejisi

İkinci sütun, iş gücüyle ilgili kararların giderek daha fazla veriye dayalı hâle gelmesi gerektiğini kabul eder. Yapay zekâ, kuruluşların gelecekteki yetkinlik gereksinimlerini öngörmesine, ortaya çıkan beceri açıklarını belirlemesine, iş gücü senaryolarını modellemesine ve yetenek yatırımlarını iş hedefleriyle daha yakından uyumlu hâle getirmesine yardımcı olabilir.

Kişiselleştirilmiş çalışan deneyimi

Üçüncü sütun, çalışanların kendileriyle ilgili, zamanında sunulan ve ihtiyaçlarına göre uyarlanmış deneyimler yaşama beklentisinin giderek arttığını yansıtır. Yapay zekâ, kuruluşların çalışan yaşam döngüsü boyunca etkileşimi geliştirirken daha kişiselleştirilmiş destek, kariyer rehberliği, iletişim ve gelişim fırsatları sunmasını sağlar.

Sürekli öğrenme ve gelişim

Dördüncü sütun, modelin merkezinde yer alır. Teknoloji değişimin hızını artırdıkça kuruluşlar yetkinlikleri sürekli olarak oluşturmalı, aktarmalı ve uygulamalıdır. Öğrenme artık dönemsel bir faaliyet olarak görülemez.

Öğrenme, kuruluşların uyum sağlama becerisini, dayanıklılığını ve rekabet avantajını koruduğu stratejik bir mekanizmaya dönüşür.

Etik, uyumluluk ve güven

Beşinci sütun, yönetişim, şeffaflık ve hesap verebilirliğe duyulan artan ihtiyacı ele alır. Yapay zekâ daha fazla iş gücü ve iş kararını etkiledikçe, kuruluşlar uygun insan denetimini sağlamalı, çalışanların güvenini korumalı ve giderek karmaşıklaşan düzenleyici gerekliliklere uyduklarını göstermelidir.

Veriye dayalı karar alma

Altıncı sütun, kurumsal kararların kalitesini artırmaya odaklanır. Yapay zekâ ve analitik, daha önce mümkün olmayan bir ölçekte içgörülere erişim sağlar; ancak yalnızca teknoloji yeterli değildir. Etkili karar alma; verilerin, insan muhakemesinin ve net hesap verebilirliğin bir bileşimini gerektirir.

Çevik yetenek kazanımı ve elde tutma

Yedinci sütun, kuruluşların giderek daha dinamik hâle gelen iş gücü piyasalarında yetenekleri çekmesi, geliştirmesi ve elde tutması gerektiğini kabul eder. Yapay zekâ, daha etkili yetenek belirleme, beceri eşleştirme, kurum içi hareketlilik ve elde tutma stratejilerini destekleyerek kuruluşların sürekli değişime uyum sağlayabilecek bir iş gücü oluşturmasına yardımcı olabilir.

Her bir sütun, tek başına belirli bir kurumsal sorunu ele alır. Ancak birlikte, bütünleşik bir işletim modeli oluştururlar. Modelin gerçek değeri herhangi bir sütunda tek başına değil, iş gücü ve iş performansını geliştirmek için birlikte nasıl çalıştıklarını anlamakta yatar.

İK işletim modelinden kurumsal ekosisteme

Araştırma ilerledikçe, yedi sütunun yalnızca birbiriyle bağlantılı olmadığını, daha geniş kuruluşla da bağlantılı olduğunu fark etmeye başladım. Model, İK'nın yapay zekâ aracılı bir dünyaya verdiği yanıtı ele almak üzere tasarlanmış olsa da sonuçları İK'nın çok ötesine uzanıyordu.

İş gücü planlaması iş stratejisini etkiliyordu. Öğrenme, kurumsal performansı etkiliyordu. Yönetişim, güveni, riski ve karar almayı etkiliyordu. Çalışan deneyimi, üretkenliği, çalışanların elde tutulmasını ve müşteri sonuçlarını etkiliyordu.

Bu alanlar arasındaki ilişkiyi ne kadar çok incelersem, bunların ayrı faaliyetler olarak ele alınamayacağı o kadar belirgin hâle geliyordu. Bu durum, yapay zekânın kuruluşlar genelinde nasıl benimsendiğini incelerken özellikle açıkça görüldü.

Yapay zekâ tek bir işlevin sınırları içinde düzenli bir şekilde yer almaz. Günlük iş akışlarına gömülür ve bu süreçte işlevler arasındaki sınırlar giderek bulanıklaşır; kuruluş, ayrı departmanlardan oluşan bir yapı olmaktan çıkarak birbirine bağlı bir sistem gibi çalışmaya başlar.

Aynı zamanda liderlik ekipleri kurumsal performans, finansal yönetişim, düzenleyici uyumluluk ve iş sonuçları konusunda hesap vermeye devam eder. Ancak günümüzde kuruluşları yönetmek için kullanılan yapıların çoğu, teknolojinin büyük ölçüde BT işlevleri içinde bulunduğu ve nispeten net sahiplik modelleri aracılığıyla yönetildiği bir dünya için tasarlanmıştır.

İstihbarat işlevler, süreçler ve ekipler arasında akarken kararların nasıl alındığı, işin nasıl yürütüldüğü ve değerin nasıl yaratıldığı konusunda görünürlüğü korumak önemli ölçüde daha zor hâle gelir.

Bu beni temel bir sonuca götürdü. Kuruluşların karşı karşıya olduğu zorluk yalnızca yapay zekâ çağında İK'yı yeniden tasarlamak değil. Zorluk, kuruluşun kendisini yeniden tasarlamaktır.

Yedi sütun, İK'nın yapay zekâ aracılı bir ortamda nasıl değer yaratabileceğini anlamak için bir çerçeve sundu; ancak insanların, teknolojinin, yönetişimin, yetkinliğin ve iş performansının kuruluş genelinde nasıl etkileşimde bulunduğunu tam olarak açıklamadı.

Bu içgörü, nihayetinde PXB Ekosistemi'nin geliştirilmesine yol açtı. PXB, tek bir işleve odaklanmak yerine bütün kuruluş perspektifini benimser. İnsanların, deneyimin ve iş performansının birbiriyle bağlantılı olduğunu ve sürdürülebilir başarının yetkinlik, karar alma, yönetişim, liderlik ve kuruluş sonuçları arasındaki ilişkileri anlamaya bağlı olduğunu kabul eder.

PXB Ekosistemi™️

Birçok açıdan, Yapay Zekâ Odaklı İK Operasyon Modeli temel oluştururken PXB, bu temelleri daha geniş kuruluşla birbirine bağlayan mimari hâline geldi. Ekosistem, kuruluş performansını topluca etkileyen birbiriyle bağlantılı sekiz alanı kapsayacak şekilde gelişti: İşletme, İş Gücü, Liderlik, Yetkinlik, Yönetişim, Veri, Teknoloji ve Müşteri.

Bu alanlar birlikte, liderlere değerin nasıl yaratıldığına, kararların nasıl aktığına, hesap verebilirliğin nerede bulunduğuna ve yapay zekâ günlük operasyonlara yerleştikçe kuruluşların görünürlüğü ve kontrolü nasıl koruyabileceğine dair daha eksiksiz bir bakış sunar.

Bu değişim önemlidir. PXB, yapay zekâyı bir teknoloji girişimi veya İK dönüşüm programı olarak görmek yerine, insanları, süreçleri, kararları ve teknolojileri sürekli olarak etkileştiren daha geniş bir kurumsal sistem içinde konumlandırır.

Bu, liderlerin tek tek yapay zekâ projelerinin ötesine geçerek uzun vadeli performansı, dayanıklılığı ve büyümeyi desteklemek için kuruluşun kendisinin nasıl evrilmesi gerektiğini düşünmeye başlamasını sağlar. Araştırmadan ortaya çıkan şey başka bir operasyon modeli değildi. Bu bir ekosistemdi.

Geleneksel operasyon modelleri genellikle yapıları, rolleri, süreçleri ve raporlama ilişkilerini açıklar.

Ekosistemler farklı şekilde işler. Dinamik, birbiriyle bağlantılı ve sürekli uyum sağlayan yapılardır. Bir alandaki değişiklikler, çoğu zaman hemen görünür olmayan şekillerde başka yerlerde sonuçlar doğurur.

Bu durum, yapay zekâyı benimseyen kuruluşlar için giderek daha fazla geçerlidir. İşe alımdaki bir değişiklik, iş gücü yetkinliğini etkiler. İş gücü yetkinliği performansı etkiler. Performans, müşteri deneyimini etkiler. Müşteri deneyimi, iş sonuçlarını etkiler. Yönetişim kararları güveni etkiler. Öğrenme, gelecekteki kararların kalitesini etkiler. Her unsur, diğer her unsuru etkiler.

PXB Ekosistemi, bu ilişkileri görünür kılmak üzere tasarlanmıştır. Merkezinde İnsanlar, Deneyim ve İşletme arasındaki ilişki bulunur. Ekosistem, bunları ayrı öncelikler olarak ele almak yerine sürekli olarak birbirlerini etkilediklerini kabul eder.

Sistem, doğrusal bir süreç yerine sürekli bir döngü olarak işler. Bu merkezin çevresinde, ekosistemin etkili bir şekilde çalışmasını sağlayan olanak tanıyıcı unsurlar bulunur: mimari, veri, yetkinlik, etik, kararlar ve yönetişim.

Bunlar bağımsız programlar veya departmanlar değildir. Bilginin nasıl aktığını, kararların nasıl alındığını, öğrenmenin nasıl gerçekleştiğini ve hesap verebilirliğin nasıl korunduğunu şekillendiren, birbiriyle bağlantılı mekanizmalar olarak görev yaparlar.

Ekosistem sürekli olarak algılar, öğrenir ve uyum sağlar. Yeni bilgiler ortaya çıktıkça, teknoloji geliştikçe ve kurumsal öncelikler değiştikçe insanlar, deneyim ve işletme arasındaki ilişkiler de evrilir.

Bu, dönemsel kurumsal yeniden tasarıma güvenmek yerine sürekli değişime yanıt verebilen canlı bir sistem oluşturur. Çerçeve ile ekosistem arasındaki ayrımın önemli hâle geldiği nokta burasıdır. Çerçeveler bileşenleri açıklar. Ekosistemler ilişkileri açıklar. Yapay zekâ aracılı bir kuruluşta performansı giderek daha fazla belirleyen şey bu ilişkilerdir.

İK Liderleri İçin Yeni Bir Rol

İK liderleri, birçok geleneksel operasyon modelinin öngördüğünden daha geniş bir rol oynama fırsatına sahiptir. Zorluk artık yalnızca insan süreçlerini yönetmek değildir. Giderek daha fazla yapay zekâ aracılı hâle gelen bir ortamda kuruluşların görünürlüğü, hesap verebilirliği ve performansı korumasına yardımcı olmaktır.

Bu nedenle kuruluşların gelecekteki zorluğu yalnızca yapay zekâyı benimsemek değildir. Zorluk, insanların ve akıllı sistemlerin birlikte etkili bir şekilde çalışmasını sağlarken görünürlüğü, hesap verebilirliği ve performansı koruyan operasyon modelleri tasarlamaktır.

Yapay Zekâ Odaklı İK Operasyon Modeli, bu zorluğu İK kapsamında ele almak üzere geliştirildi. PXB Ekosistemi ise bir sonraki adımı temsil eder ve liderlere, giderek daha fazla yapay zekâ aracılı hâle gelen bir dünyada insanların, deneyimin ve iş performansının nasıl bağlantılı kalacağına dair bütün kuruluş perspektifi sunar. En önemlisi, çoğu zaman gizli kalan şeyleri görünür hâle getirmeye yardımcı olur.

Liderlerin işin nasıl gerçekleştirildiği, kararlara nasıl ulaşıldığı, hesap verebilirliğin nerede bulunduğu ve değerin nasıl yaratıldığı konusunda net bir görüş hattına ihtiyacı vardır.

PXB, insanları, deneyimi ve iş sonuçlarını ortak bir mimari aracılığıyla birbirine bağlayarak görünürlüğün yeniden tesis edilmesine, yönetişimin güçlendirilmesine ve yöneticilerin tam olarak göremedikleri sistemleri yönetmeye çalışmak yerine kuruluş performansının yönlendirilmesinde yeniden sürücü koltuğuna oturtulmasına yardımcı olur.