İK Uzmanlarına Yapay Zekâ Hakkında Neyi Yanlış Yaptıklarını Sorduk. İşte Fikirlerini Değiştirdikleri Nokta.

AI şu anda İK'nın her yerinde, ancak netlik yok.

Bu yüzden İK liderlerine, danışmanlara ve yöneticilere basit bir soru sorduk: başlangıçta AI hakkında neyi yanlış anladınız?

Gelen yanıtlar araçlar ya da taktikler listesi değildi. Bunlar, liderlerin AI'nın yalnızca iş akışlarını değiştirmediğini; kontrol, güven, karar alma ve değer hakkındaki köklü varsayımlara sessizce meydan okuduğunu fark ettiği anlardı.

Aşağıda İK uzmanları, AI teoriden günlük işe geçtiğinde yaşadıkları en büyük öncesi ve sonrası anlarını ve diğer İK liderlerinin bunlardan neler öğrenebileceğini paylaşıyor.

Birçok liderin yanıldığı nokta: AI yalnızca verimlilikle ilgiliydi

Çoğu lider tanıdık bir hedefle başladı: zaman kazanmak.

Ancak The Frank Strategy'nin CEO'su Francesca Ranieri, kısa sürede tek başına hızın çözüm olmadığını fark etti. Önemli olan, liderlerin AI'nın yarattığı kapasiteyle ne yapmayı seçtiğiydi.

AI'ı aynı işten daha fazla verim elde etmenin bir yolu olarak görmek yerine, bilinçli bir liderlik kararı aldı:

Eightfold.ai'nin CEO'su Ashutosh Garg, aynı değişimi başka bir açıdan anlattı: AI'ın değeri yalnızca teorik değildir. Gerçek iş akışlarının içinde ortaya çıkmalı ve sonuç üretmelidir.

“AI projeleri önce temel iş akışlarına yerleştirilmek yerine deney olarak başlatılıyor. Bir slaytta etkileyici görünüyorlar, ancak çoğu zaman ölçülebilir sonuçlarla bağlantı kuramıyorlar.”

İşe yaradığında ise bunun nedeni, maliyetin ve faydanın somut olmasıdır:

"Her mülakatın işe alım uzmanı ve işe alım yöneticisinin zamanı açısından gerçek ve ölçülebilir bir maliyeti vardır…değer teorik değildir; ölçülebilirdir."

Uzman ipucu: AI'ın etkisi aynı işi daha hızlı yapmakla ilgili değildir. Önemli olan, kuruluşu gerçekten ileriye taşıyan işlere kapasite ayırmaktır.

Onları şaşırtan şey: AI bozuk sistemleri düzeltmez

Başka bir erken varsayım da hızla çöktü: AI'ın belirsiz süreçler, tutarsız veriler ve net olmayan sorumluluklar gibi dağınık temelleri düzelteceği düşüncesi.

Çeşitli İK liderleri, mevcut AI dalgasını geçmişteki İK teknolojisi uygulamalarına benzetti: sağlam olmayan temellerin üzerine eklenen büyük vaatler.

Francesca Ranieri bunu açıkça şöyle ifade etti:

“Bunu daha önce de gördük; dönüşüm vadeden ancak kötü veri yönetimini, bozuk ya da var olmayan süreçleri, sağlıksız kültürü veya belirsiz stratejiyi düzeltemeyen CRM ve HCM uygulamaları.”

AI Stratejik Danışmanı Aman Bandvi bunu teknik bir sınırlamadan ziyade liderlik sorumluluğu olarak çerçeveledi:

"Biz yalnızca yeni bir teknoloji benimsemiyoruz. Bu, zihniyette temel bir değişim gerektiriyor. Tüm kararları veren kahraman CEO modeli artık geçerliliğini yitirdi. Yeni liderlik kolektif ve güçlendirilmiş durumda. Mesele, insan ekipleri ile AI sistemleri arasında simbiyotik bir ilişki geliştirmek. Benim rolüm, liderin bu yeni ekosistemi geliştirmesine yardımcı olmak; burada başarıları, insan-AI organizasyonlarının kolektif zekâsı ve etik bütünlüğüyle ölçülüyor."

Aman'ın İpucu

AI öncelikli dünya, liderin rolünü temelden yeniden şekillendiriyor. Bu, karar verici olmaktan anlam oluşturucu ve sistem mimarı olmaya geçiştir.

Görüşmeler boyunca verilen mesaj tutarlıydı. AI, temel sorunları çözmez; zaten var olan her şeyi ölçeklendirir. Bir sonraki adım da açık: AI'ı genişletmeden önce temel konuları netleştirin: temiz girdiler, gerçek sahiplik ve insanların gerçekten takip ettiği iş akışları.

Liderlik tarzında ne değişti: yanıtlara sahip olmaktan koşullar yaratmaya

Liderlerin anlattığı en büyük değişimlerden biri teknik değil, kişiseldi.

Jennifer McClure, Unbridled Talent CEO'su, yapay zekânın liderliğin odadaki en zeki kişi olmak anlamına geldiği fikrine meydan okuduğunu fark etti:

Dönüşümün araçları benimsemekten ibaret olmadığını vurguladı:

"Dönüşüm yeni araçları benimsemekten değil, yeni bir zihniyeti benimsemekten kaynaklanır."

Cordelia Consulting'in Kurucusu Mel Plett de daha insani bir liderliğe doğru yaşanan aynı değişimi vurguladı:

"Daha fazla teknik ve operasyonel iş otomatikleştirildikçe, liderlik neredeyse tamamen derin ilişkiler kurmak, şeffaflık sağlamak, güven inşa etmek ve başkalarının amaçlarıyla bağ kurmasına yardımcı olmakla ilgili bir hâle gelecek."

Çıkarılacak ders şu: İş yerinde yapay zekâ, uygulama konusundaki asgari standardı yükseltiyor. Ancak liderlik hâlâ muhakeme, ilişkiler ve netlik konusunda çıtayı belirliyor.

Benimsemeyi engelleyen şey: izin, araçlardan daha önemliydi

Birçok lider, yapay zekâ araçları kullanıma sunulduğunda insanların doğal olarak bunları kullanmaya başlayacağını varsaydı.

Bu gerçekleşmedi.

Johannes Sundlo sorunu tek ve net bir ifadeyle özetledi:

“Asıl boşluk, hedef ile izin arasındadır.”

Kuruluşlar İK'da yapay zekâ hakkında işin geleceği olarak konuşuyordu, ancak çalışanlar şu anda neyin kabul edilebilir olduğundan emin değildi:

“Yapay zekâ işin geleceğini vaat ediyor, ancak insanların onu gerçekten kullanabilmesi için birilerinin hâlâ bugünü yeniden tasarlaması gerekiyor.”

Mel Plett, benimsemenin altında yatan duygusal katmanı da vurguladı:

"İnsanların yapay zekâyla güçlendirilmiş bir iş yerinde kendilerini güvende, özgüvenli ve değerli hissetmeleri gerekir."

Uzman önerisi: Benimsemeyi istiyorsanız izin verin. Açık sınırlar, her seferinde belirsiz teşviklerden daha etkilidir.

Değişmeyen gerçek: Yapay zekâ, İK muhakemesinin yerini almadı

Bazı İK liderleri, yapay zekânın profesyonel muhakemeyi zayıflatacağından endişe ediyordu.

Gördükleri şey ise bunun tam tersiydi: Yapay zekâ, düşünmenin yerini almadığında, onu desteklediğinde en faydalı hâle geldi.

Mel Plett dönüm noktasını şöyle anlattı:

“Yapay zekâ, muhakememizin yerini almakla ilgili değildi; kör noktalarımızı görmemize ve daha akıllıca kararlar almak için düşünsel ortaklık sunmamıza yardımcı olan bir araçtı.”

Ayrıca bundan sonra en önemli olacak konuya da açıklık getirdi:

"Başarılı olacak liderler… yapay zekâ hakkında en çok bilgiye sahip olanlar değil, insanlar hakkında en çok bilgiye sahip olanlar olacak."

Harvey'nin İnsan ve Kültürden Sorumlu Genel Müdürü Katie Burke, ekibinin birden fazla modeli yenilik olsun diye değil, sağduyulu değerlendirme yapmak için nasıl kullandığını anlattı:

"Şu anda yığınımıza birkaç ek yapay zekâya özgü araç ekleme sürecindeyiz. Çok modelli bir şirket olduğumuz için Gemini, Claude ve ChatGPT'yi — hem kendi başlarına hem de Hukuk Araştırma ekibimiz aracılığıyla Harvey çıktılarının test edilmesinde kullanıyoruz."

Uzman önerisi: Güçlü İK liderleri muhakemeyi dış kaynaklara devretmez. Muhakemelerini baskı testine tabi tutmak için yapay zekâyı kullanırlar.

Ölçeklenmeyen şey: sistemsiz pilot uygulamalar

Görüşmeler boyunca tekrarlanan bir ders, yalnızca denemeler yapmanın değişim yaratmadığıydı.

Aman Bandvi, yapay zekâyı bir kısayol olarak görmekten kaçınılması gerektiği konusunda uyardı:

“‘Yapay zekâ çözümleri’ satmayı bırakın ve liderlere… geleceğe dair doğru soruları sorma sürecinde rehberlik etmeye başlayın.”

Reyhaneh Khalilpour aynı fikri günlük operasyonel gerçekliğe dayandırarak iş akışlarını belgelemenin ve tek bir uzman kullanıcıdan daha uzun süre varlığını sürdürecek sistemler kurmanın önemini vurguladı.

Reyhaneh'in Önerisi

Her yapay zekâ girişiminin, geliştirmeyi amaçladığı sürecin net bir şekilde anlaşılmasıyla başlamasını sağlıyorum. Sorunlu noktaları haritalandırıyor, sonuçları tanımlıyor ve ancak bundan sonra yapay zekâ pilot çözümlerini seçiyor veya tasarlıyoruz. Bu yaklaşım, araçların geçici bir çözüm olarak kullanılmasını önlüyor ve odağı yalnızca otomasyona değil, yetkinlik geliştirmeye kaydırıyor.

Yapay zekâ hevesle yetkinliğe dönüşmez; tekrarlanabilirlikle yetkinliğe dönüşür.

Uzman önerisi: Bir yapay zekâ iş akışı, onu savunan kişi ayrıldığında ortadan kayboluyorsa henüz bir yetkinlik değildir.

Liderlerin sonunda fark ettiği şey: Yapay zekâ operasyon modelinin içinde yer almalı

Yapay zekâ ölçeklendiğinde deneysel bir uygulama gibi görünmeyi bıraktı.

Ashutosh Garg olgunlaşma sürecindeki değişimi net bir şekilde açıkladı:

“Yapay zekâ, ancak işin gerçekte nasıl yapıldığına derinlemesine entegre edildiğinde değer yaratır; üzerine sonradan eklendiğinde değil.”

Birçok İK ekibinin takıldığı nokta burasıdır: Yapay zekâ, organizasyonel altyapıya gömülmek yerine bir katman olarak eklenir.

Sonuç alan liderler daha fazla pilot uygulama yürütmüyordu. İşin nasıl ilerlediğini yeniden tasarlıyorlardı.

Çıkarım: Yapay zekâ olgunluğu daha fazla deneme başlatmakla ilgili değildir. Yapay zekâyı önemli iş akışlarına yerleştirmekle ilgilidir.

İK'nın dönüşen rolü: karar sistemleri tasarlamak

Son olarak, birçok lider her kararı kendileri vermekten geri çekilip bunun yerine kararların nasıl alındığına odaklandıklarını anlattı.

Learngility'nin Kurucusu JooBee Yeow, yapay zekâyı doğrudan organizasyonel tasarımla ilişkilendirdi:

İK açısından bu önemli bir gelişmedir. İş yalnızca benimsemek değil, güveni kaybetmeden hızlı hareket etmeyi sağlayan koruyucu çerçeveyi şekillendirmektir.

Tüm uzmanların unutması gerekenler

İK liderleri, gerçekleştirdikleri her görüşmede yalnızca yapay zekâyı benimsemekle kalmadı. Eski varsayımları da geride bıraktılar.

Bu, çıktıyı ilerlemeyle eş tutmayı bırakmak, kontrolü gevşetmek ve araçlara daha az; sistemlere, yetkiye ve yönetici muhakemesine daha fazla odaklanmak anlamına geliyor.

Francesca Ranieri bunu şöyle özetledi:

Francesca'nın Önerisi

Sıralamayı doğru yaptığınızda yapay zekâ, göz kamaştıran bir dikkat dağıtıcı olmaktan çıkar ve gerçek bir güç çarpanına dönüşmeye başlar.

Yapay zekâ liderliğin yerini almaz. Liderliğin nerede gelişmesi gerektiğini ortaya koyar ve İK'ya bundan sonra ne olacağını şekillendirme fırsatı sunar.

Bizi takip edin

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

People Managing People topluluğuna katılın. Ücretsiz hesaplar, daha çok değil daha akıllıca liderlik etmenize yardımcı olacak haftalık içgörüler, pratik çerçeveler ve meslektaş stratejileri sunar.

Bugün ücretsiz hesabınızı oluşturun.