Key Takeaways
Eğitim Sinyalleri: Yapay zekâ benimseme eğitimine yönelik talepler, çoğu zaman basit araç bilgisi eksikliklerinden ziyade belirsiz öncelikleri, iş akışlarını ve standartları ortaya çıkarır.
Gizli Yapay Zekâ Kullanımı: Onaylanmamış yapay zekâ iş akışları, karşılanmamış çalışan ihtiyaçlarını açığa çıkarırken sahiplik, belgelendirme ve yönetişim riskleri oluşturur.
Denetim Kanıtları: Etkili insan denetimi; yüksek etkili iş akışlarında belgelenmiş itirazları, anlamlı karar haklarını ve ölçülebilir müdahaleleri gerektirir.
Koçluk Sınırları: Aynı yapay zekâ analizleri, erişime, kullanıcı kontrolüne ve saklama süresine bağlı olarak performansı iyileştirebilir veya gözetimi mümkün kılabilir.
Stratejik Sabır: Yapay zekâ destekli işlerin daha hızlı tamamlanması, derhâl yeniden yapılandırmayı haklı çıkarmaz; liderlerin rolleri, beklentileri veya kapasiteyi değiştirmeden önce kanıta ihtiyacı vardır.
Son çeyrekteki raporlamamız sürekli aynı noktaya dönüp durdu: Yapay zekânın benimsenmesindeki zor kısım, araç çalıştıktan sonra başlıyor.
İnsanlar yapay zekâyı kullanabildiğinde liderler; hangi sorunların çözülmeye değer olduğuna, nelerin standartlaştırılması gerektiğine, teknolojinin ürettiklerine kimin itiraz etmesi gerektiğine ve kuruluşun bunun etrafında ne kadar hızlı değişmesi gerektiğine karar vermek zorunda kalıyor.
Bunu göz önünde bulundurarak, 2027 planlamanıza aktarırken aklınızda tutmanız gereken Q3'ten beş ders aşağıda yer alıyor.
1. Eğitim Talepleri Genellikle Bir Muhakeme Eksikliğine İşaret Eder
Smartsheet'te profesyonel hizmetler yapay zekâ yetkinleştirme direktörü olan Markus McKay-Fleisch, ağustos ayında AI4'te; finans, müşteri desteği, satış ve İK ekiplerinde çalışanların marka kimliğine uygun materyaller oluşturmak için hazırladığı 50'den fazla ayrı Claude Projesi bulduğunu anlattı.
Sorun, çalışanların aynı sorunu başka birinin zaten çözmüş olduğunu bilmemesiydi.
Bu, giderek daha fazla daha fazla yapay zekâ eğitimi talebinin arkasında gizlenen sorun haline geliyor. Yöneticiler, çalışanların asıl eksikliği hangi sorunların çözülmeye değer olduğu, iyi sonucun neye benzediği veya işlerinin nasıl değişmesi gerektiği konusunda netlikken eğitim talep ediyor olabilir.
Aynı sınırlama komut kütüphanelerinde de görülüyor. Daha iyi bir komut bir görevi hızlandırabilir, ancak yeniden tasarlanmış bir iş akışı işin nasıl yapıldığını tamamen değiştirebilir.
Yapay zekâ yetkinleştirme, insanlara yalnızca aracı nasıl kullanacaklarını öğretmekle sınırlı kalamaz. Aracı nerede kullanmanın faydalı olacağına karar vermelerine yardımcı olması gerekir.
Have an account? Log In
2. Onaylanmamış Yapay Zekâ Sorunların Nerede Olduğunu Gösteriyor
Campminder'da insan ve kültürden sorumlu üst düzey yönetici olan Analiese Brown, kontrolsüz yapay zekâ benimsenmesinin yarattığı parçalanmayı “kaos borcu” olarak adlandırıyor.
İlk başta bu ilerleme gibi görünebilir. Çalışanlar geçici çözümler geliştirir, görevleri otomatikleştirir ve araçları iş arkadaşlarıyla paylaşır. Zamanla kuruluşlar, kimin sorumlu olduğunun belirsiz olduğu, belgelerin yetersiz kaldığı ve kimsenin planlamadığı bağımlılıkların oluştuğu iş akışlarını biriktirir.
Bu durum bariz bir yönetişim sorunu yaratır, ancak aynı zamanda faydalı bilgiler de sağlar.
Finans ekibinden biri kendi mutabakat sürecini oluşturuyorsa veya bir işe alım uzmanı onaylanmış bir sistemi yapay zekâ iş akışıyla devre dışı bırakıyorsa, öncelikle onları resmî süreçten uzaklaştıran şeyin ne olduğunu sorun.
Gölge yapay zekâ yalnızca kontrollerin nerede zayıf olduğunu göstermez. Aynı zamanda mevcut araçların ve süreçlerin onları kullanan kişilerin ihtiyaçlarını nerede karşılamadığını da gösterebilir.
3. İnsan Gözetimi Kanıt Gerektirir
Yapay zekâ yönetişimi çerçevelerinin çoğu hâlâ karar sürecine bir yerde bir insanı dâhil ediyor.
Daha faydalı soru, bu kişinin sistemle hiç anlaşmazlığa düşüp düşmediğidir.
Yapay zekâya ilişkin karar yetkilerinin gerçekten var olup olmadığını test etmenin bir yolu, aday taraması veya performans işaretleri gibi sonuçları önemli olan iş akışlarına bakmak ve belgelenmiş itirazların sayısını tespit etmektir.
Sayı sıfırsa bunu araştırmaya değer.
Belki de sistem her seferinde gerçekten doğru sonuç vermiştir. Ya da çalışanlar buna itiraz etme konusunda anlamlı bir yetkileri olduğuna inanmıyor, ne zaman itiraz etmeleri gerektiğini bilmiyor veya bu anlaşmazlıkları ortaya çıktıklarında kaydetmiyor olabilir.
Hesap verebilir kişi olarak bir insanın adını belirtmek kolaydır. Bu kişinin muhakemesini kullanmasına olanak tanıyan bir sistem kurmak ise daha zordur.
4. Aynı Yapay Zekâ Koçluk Yapabilir veya Gözetleyebilir
Yapay zekâ, yöneticilerin daha önce göremediği iş unsurlarını görünür hâle getirebilir.
Cognite'da yöneticiler kendi işe alım görüşmelerinin analizini aldı. Yöneticilerden biri sorularının %90'ının kapalı uçlu olduğunu öğrendi. Bir diğeri, bir görüşmenin %85'ini dinlemek yerine konuşarak geçirdiğini fark etti.
Bilgiler, gelişebilmeleri için doğrudan yöneticilere geri gönderildi.
Bu ayrım önemlidir çünkü koçluk ve gözetim aynı araçtan kaynaklanabilir.
Çıktıyı kim görüyor? Ölçülen kişi bunu kullanabilir mi? Kayıt ne kadar süreyle saklanıyor?
Bu kararlar giderek not alma araçlarının, deşifre ürünlerinin ve analiz platformlarının içinde alınıyor. Bir kuruluş bir aracın müdahaleci olup olmadığını tartışmaya başladığında, en önemli kararlardan bazıları ayarlarında çoktan alınmış olabilir.
More Articles
5. Daha Hızlı, Daha İleriyle Aynı Şey Değildir
Yapay zekâ, zaman çizelgelerini kısaltma baskısı yaratır.
Daha hızlı geliştirin. Daha hızlı devreye alın. Yatırım getirisini daha erken gösterin. Tasarruf edilen zamanı ölçülebilir değere dönüştürün.
Ancak hız, liderleri geçici kanıtlara dayanarak kalıcı kararlar almaya da teşvik edebilir.
İşte bu nedenle yapay zekâ çalışmayı hızlandırdıkça stratejik sabır daha önemli hale geliyor. Bir iş akışının hızlanması, işin nasıl olması gerektiğini, elde edilen kazanımın kalıcı olup olmayacağını ya da çalışanların yaratılan kapasiteyle ne yapması gerektiğini hemen göstermez.
Yapay zekâ, işi genellikle her seferinde tek bir görev üzerinden değiştirir. Bazı sorumluluklar ortadan kalkar. Diğerleri daha önemli hale gelir. Yeni sorumluluklar ortaya çıkar.
Liderlerin, işleri yeniden tasarlamadan, performans beklentilerini yükseltmeden veya erken bir verimlilik kazanımı etrafında kapasiteyi azaltmadan önce bu örüntüyü görebilecek kadar zamana ihtiyacı vardır.
Planlama dönemi bunu özellikle önemli hale getirir. Bütçeler, roller ve beklentiler konusunda şimdi alınan kararlar, bunları şekillendiren pilot uygulamalardan daha uzun süre yürürlükte kalacaktır.
Q3 Bize Neler Bıraktı?
Yapay zekâ konusundaki tartışma daha somut hale geliyor.
Benimseme konusundaki görüşmeler artık geride kalıyor. Şimdiki sorular, çalışanların onu değerli sorunlara uygulayıp uygulamadığı, resmî olmayan benimsemenin bize ne anlattığı, insanların hâlâ muhakeme kullanıp kullanmadığı ve liderlerin her erken kazanımı hemen bir zorunluluğa dönüştürmeye direnip direnemeyeceği.
