Eski Kurumsal İK Çalışanı, Günümüzün İK Eğitmeni, Yapay Zekâ Dünyasında Liderlerden Ne Beklendiğini ve Bir Kurum İçin Doğru Yapay Zekâ Araçlarının Nasıl Seçileceğini Açıklıyor

Lydia Wu, Oops, Did I Think That Out Loud'un yaratıcısıdır. Geçimini İK teknolojilerini inceleyerek sağlayan biri olarak, İK profesyonellerinin yapay zekâ araçlarını geçmişte SaaS araçlarını değerlendirdikleri gibi değerlendirmeyi bırakmaları gerektiğini savunuyor.

Lydia'ya göre bu dönüşüm dönemi, araçlarımızı kuruluşlarımıza entegre etmeden önce teknoloji konusunda bilgili olmamızı ve araçlarımızın iç işleyişini anlamamızı gerektiriyor.

Liderlerin doğru teknolojiyi nasıl seçebileceğini ve bunu etkili bir şekilde nasıl entegre edebileceğini öğrenmek için Lydia ile görüştük. Bize söyledikleri şöyle.

İş Yerinde İK ve Yapay Zekâ Teknolojisinin Kesişim Noktası

Kendimi bir sektör gözlemcisi, kanaat önderi ve eğitimci olarak görüyorum. İK ile teknoloji arasındaki kesişim noktasında samimi konuşmalara adanmış bir platform olan Oops, Did I Think That Out Loud'un kurucusu ve yaratıcısıyım.

Platform, hâlâ kurumsal İK alanında çalıştığım iki yıl önce ortaya çıktı. Piyasada benim "travma yaşamış İK alıcıları" olarak adlandıracağım çok sayıda kişi olduğunu fark ettim. Bunlar, şu ya da bu nedenle İK teknolojisiyle çok kötü deneyimler yaşamış kişiler.

Dışarıda gerçekten çok ama çok parlak bazı tedarikçiler var. Ürün geliştirme ve mühendislik çalışmalarına biraz fazla, pazarlama tarafına ise yeterince para harcamış olabilirler. Bu nedenle zaman içinde benim için, İK alıcılarını tüm gereksiz gösterişlerden arındırılmış, sorunları çözmek üzere gerçekten tasarlanmış, son derece başarılı çözümlerle buluşturmak bir hedef hâline geldi.

Bunun ötesinde kariyerim, İK teknolojisi ürün geliştirme, insan stratejisi ve büyük ölçekli İK dönüşümlerini kapsadı. 800'den fazla İK teknolojisi çözümünü inceledim, 40 milyon dolarlık bir İK portföyünü yönettim ve 60'tan fazla teknoloji çözümünün uygulamasına bizzat liderlik ettim. Ayrıca hızlı büyüyen girişimlerden Fortune 500 kuruluşlarına kadar her büyüklükteki kuruluşla çalışarak karmaşık İK teknolojisi dünyasında yol almalarına yardımcı oldum.

Yapay Zekâ Çağında İK Liderleri Neden Daha Fazla Teknoloji Bilgisine Sahip Olmalı?

Yapay zekânın bulunduğu bir dünyada İK'nın teknolojiyi görme, teknolojiyle etkileşim kurma ve teknoloji seçme biçiminin hızla değiştiğini düşünüyorum. Araçları farklı şekilde satın almalıyız.

Geleneksel bulut SaaS döneminde genellikle teknolojiyi kullanıcı gereksinimlerine göre değerlendirir, ardından bir demo izleyerek aracın kullanıcı gereksinimlerinizi karşılayıp karşılayamadığına karar verirdiniz. Basit.

Artık durum böyle değil. Yapay zekâ araçlarını oluşturmak için gereken dijital bileşenler ve katmanlar, İK yazılım teknolojisinin önceki sürümlerine kıyasla çok daha karmaşık — tüm tedarikçilerin kendi verilerini depolama ve işleme imkânı olmadığı gibi kendi yapay zekâ modellerini eğitme imkânı da yok. Bu da kendi teknoloji altyapıları için üçüncü taraf sağlayıcılarla sözleşme yapmaları gerektiği anlamına geliyor.

İK alıcısının bakış açısından bu durum, veri koruma ve güvenliğine daha fazla karmaşıklık ve risk ekliyor; çünkü kurumsal verilerinizle kimin ilgilendiğini veya bu verilerin nerede işlendiğini her zaman bilemeyebilirsiniz.

Bu nedenle teknolojinin arka uç katmanının, yani platforma güç veren zekânın da değerlendirilmesi gerekiyor.

Uygulamadan Önce İK İçin Yapay Zekâ Araçları Nasıl Değerlendirilir?

Bunu yapmak için öncelikle bir aracın amacını anlamanız ve bu amacı işletmenizin sorunlarıyla eşleştirmeniz gerekir.

• Otomasyon tabanlı yapay zekâ mevcut süreçleri otomatikleştirir. İşletmenin yalnızca bir işi daha hızlı ve daha düzenli yapması gerektiğinde kullanışlıdır.
• Yardımcı yapay zekâ, insanların iş akışlarını tamamlamasına yardımcı olur. Kuruluşunuzun işleri daha tutarlı bir şekilde yapmasına yardımcı olmak istediğinizde kullanışlıdır.
• Tahmine dayalı yapay zekâ sonuçları öngörür. Örüntüleri anlamak ve riskleri önlemek istediğinizde kullanışlıdır.
• Uyarlanabilir yapay zekâ, bireylere uyum sağlayarak kişiselleştirilmiş deneyimler sunar. Kültürü ve büyümeyi ölçeklendirmeniz gerektiğinde kullanışlıdır.

Bir eşleşme bulduğunuzda yazılım sağlayıcısına üç soru sormanızı ve bu soruları yanıtlamaya istekli olup olmadığını görmenizi öneririm:

1. Kurumsal verilerimi girdiğim andan çıktıyı aldığım ana kadar verilerim nereye gidiyor, kim bunlarla ilgileniyor ve nerede işleniyor?
2. Arka uç LLM'niz olarak ne kullanıyorsunuz?
3. Modeliniz ne tür ek bir eğitim alıyor ve bu eğitim nasıl gerçekleştiriliyor?

İK Profesyonelleri Yapay Zekâ Okuryazarlığını Nasıl Geliştirebilir?

İK profesyonellerinin mevcut çeşitli yapay zekâ destekli arka uçlar konusunda çok daha fazla bilgi edinmesi ve güncel gelişmeleri yakından takip etmesi de artık daha önemli.

Nasıl daha fazla bilgi edinebilirsiniz? Beni takip ederek, LOL. Şaka bir yana, yapabileceğiniz birkaç şey var:

• Merak edin. Bir şey teknik geliyor diye ChatGPT'nin onu daha kolay anlaşılır bileşenlere ayıramayacağı anlamına gelmez.
• Soru sormaktan çekinmeyin. İyi teknoloji çözümü ortakları, eğitimci rolünü üstlenmeye her zaman isteklidir. Sorularınız yanıtsız kalıyorsa bu, çözüm hakkında çok şey söyler.
• Hakkında konuşun. Zorluklarınızı ve en iyi uygulamalarınızı daha küçük topluluklarda paylaşarak meslektaşlarınızdan çok daha bütüncül bir bakış açısı edinebilir ve benzer deneyimlere sahip kişilerle bağlantı kurabilirsiniz.
• İşin içine girin. Yapay zekâyı çevrim içi ortamda teori ve kavramları çalışarak öğrenemezsiniz. Gerçekten anlamak için onu uygulamalı olarak deneyimlemeniz gerekir.

İK Liderleri Yapay Zekâ Eklenmeden Önce İş Akışlarını Neden Yeniden Ele Almalı?

Ancak unutmayın, yapay zekâ yalnızca başka bir teknoloji parçasıdır. Bir dönüşümün ortasındayız, ancak geçmişte bu dönüşümleri birçok kez gördük. Yapay zekâ, dönüşümü mümkün kılan farklı bir teknoloji parçasıdır.

Önceki dönüşümlerde kullanılan bazı temel ilkeler bu durumda da geçerliliğini koruyacaktır. Yeni bir teknoloji olması, bildiğimiz her şeyi bir kenara atmamız gerektiği anlamına gelmez. Hâlâ şunları yapabilmemiz gerekir:

• Mevcut süreçleri anlamak ve teşhis etmek
• İşletme için değer üretiminin nasıl göründüğünü tanımlamak
• Farklı işlevlerdeki diğer paydaşlarla iş birliği yapmak ve işletmeyi geleceğe taşımak için birlikte tek bir ekip olarak çalışmak.

Bence birçok kişi mevcut durumu inceleme ve işletmenin iş akışı düzeyinde nasıl çalıştığını — ayrıca iş akışındaki belirli adımların neden bu şekilde olduğunu — gerçekten anlama yönündeki bu ilk adımı atlıyor.

Bir kuruluşu yapay zekâyla dönüştürmek isteyen ancak bu konuda yeterince bilgi sahibi olmadığını düşünen bir liderseniz, temel konulara dönmenin zamanı geldiğini söyleyebilirim. Çalışmanın geleceğini yeniden tasarlamaya girişmeden önce mevcut işin nasıl yapıldığını anlayın. Ardından bu iş akışları içindeki fırsatları bulun. Dönüşümü gerçekleştirmek için kuruluşunuzun kültürüyle uyumlu şekilde çalışın.

Yapay Zekâ Çağında İş Değerini ve Yatırım Getirisini Yeniden Tanımlamak

Söz konusu olan yalnızca kuruluşun nasıl çalıştığı değil; değer üretme biçimimizi de yeniden ele almamız gerekiyor.

Daha önce iş gerekçeleri oluşturup yatırım getirisi hesaplamaları yaptığımızda, eylemler ile sonuçlar arasında son derece doğrusal bir yol olduğunu varsayıyorduk. Örneğin, dijital bir platformu benimsediğimizde, bunun iş gücünün yeniden dağıtılmasından veya genel harcamalarda azalmadan kaynaklanıp kaynaklanmadığına bakmaksızın verimlilik kazanımları sağlayacağını varsayıyorduk.

Ancak yapay zekâyla birlikte yatırım getirisine giden yol o kadar doğrusal değil.

Örneğin İK belirli yapay zekâ çözümlerini benimsediğinde, sonucu doğrudan İK ekibinin genel kâr ve zarar tablosunda göremeyebilirsiniz; ancak müşteri hizmetleri, satış ekipleri ve benzeri ekiplerin genel vaka kapatma oranları ve buna benzer göstergeler açısından nasıl performans gösterdiğinde bir fark görmeye başlayacaksınız.

Dolayısıyla yapay zekâ çağında mesele, geçmişte gördüğümüz gibi her işlevin tek başına hareket etmesinden ziyade, tüm kuruluş için değeri tanımlamak ve üretmek üzere genel olarak kuruluşun bir araya gelmesi ve işlevler arasında iş birliği yapmasıdır.

İşletmeler Yapay Zekâ Çağına Neden İnternet Çağı Gibi Yaklaşamaz?

İşletmeleri yapay zekâ çağında internet çağında yönettiğimiz şekilde yönetemeyiz. Bu teknoloji, işletme faaliyetlerimiz, iş akışlarımız ve değer üretimimiz hakkında düşünme biçimimizde temel bir dönüşüm gerektiriyor.

İşte asıl kopukluk burada. Hâlâ internet çağı için tasarlanmış, modası geçmiş süreçlerin üzerine yapay zekânın değer yaratmasını bekliyoruz. Elbette yapay zekâ araçlarını mevcut süreçlerin üzerine eklemek bir miktar değer sağlayacaktır; ancak teknoloji bu eski süreçler için hiçbir zaman tasarlanmadığından, şirketlerin bir kavram kanıtı veya pilot uygulamanın ötesine geçerek daha büyük operasyonlara ölçeklenememesine ilişkin zorluklar da yaratıyor.

Yapay zekâ çağındaki bir dönüşüm, hepimizin geri dönüp işletmelerimizin nasıl yönetildiğinin özüne bakmasını gerektirecek. Ardından, temel ilkelerin üzerine yapay zekâ uygulamadan önce modası geçmiş süreçleri değiştirebiliriz.

Lydia'nın İpucu

Yapay zekâ çağındaki bir dönüşüm, hepimizin geri dönüp işletmelerimizin nasıl yürütüldüğünün temelini incelemesini gerektirecek. Ardından, temel ilkelerin üzerine yapay zekâyı uygulamadan önce çağdışı süreçleri değiştirebiliriz.

Kısa ve Uygulamalı İK Deneyimleriyle Yapay Zekâ Okuryazarlığı Oluşturmak

Daha önce de belirttiğim gibi, yapay zekâ okuryazarlığı pratik yaparak ve uygulamalı, taktiksel öğrenmeyle kazanılır. Tüm iş gücünün işin içine girmesi teşvik edilmelidir.

Bunun çok iyi yapıldığı birkaç örnek gördüm ve hepsinin ortak bir noktası vardı: Küçük başladılar ve yapay zekâyı son derece pratik ve etkili hâle getirdiler.

Örneğin, bir İK kuruluşu, küresel İK ekibinin bir araya gelerek komutlar oluşturduğu, bunları gerçek hayattaki bir ortamda test ettiği ve ardından en iyi komutların tüm kuruluşun artık kullanabileceği bir komut kütüphanesinde toplandığı bir komut maratonu başlattı.

Başka bir örnek de birbirlerini yapay zekâyı kişisel yaşamlarında nasıl kullandıkları üzerine düşünmeye ve bu deneyimlerden edindikleri en iyi uygulamaları paylaşmaya teşvik eden bir İK ekibidir. Buradan yola çıkarak bunların profesyonel ortamlarına nasıl uygulanabileceğini anlamaya çalışırlar.

İK ekiplerinin bir gecede yapay zekâ uzmanı olmak zorunda olmadığını unutmamak önemlidir. Yapay zekâyı kullanma rahatlığı, kademeli ve kısa süreli deneyimler ile pratik yaparak kazanılır.

İK Operasyon Modeli 12 Ay İçinde Değişecek

1970'lerden ve 80'lerden bu yana İK işlevine dönüp baktığımızda, İK'nın işlevsel yapısının gerçekten değişmediğini görürüz. Yani işe alım, yetenek kazanımı, operasyonel hizmetler veya ortak hizmetler gibi farklı adlar kullanıyoruz; ancak gerçek şu ki işler çeşitli işlevsel silolar içinde yürütülüyor.

Ancak yapay zekâ teknolojisi, önümüzdeki 9-12 ay içinde İK operasyon modelini değiştirmek üzere.

Yapay zekânın değerini ve faydasını gerçekten hayata geçirmek için İK'da işlerin nasıl yapıldığını yeniden düzenlemeli ve işlevsel siloları ortadan kaldırmalıyız. Odağımızı nihai sonuçlara yöneltmeliyiz.

Takipte Kalın

Kendinizi geliştirebilir ve Lydia'nın çalışmalarını LinkedIn, YouTube ve Instagram üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Oops Did I Think That Out Loud programını kaçırmayın.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!