İşin Geleceği Stratejisti, Yapay Zekânın Örgütsel Gerçekliklerini ve Bunlarla Nasıl Başa Çıkılacağını Açıklıyor

Nirit Cohen, düşünce liderliği alanına yönelmeden önce otuz yıl boyunca hızlı tempolu bir teknoloji ortamında çalıştığı Intel'de üst düzey İK ve liderlik görevlerinde bulundu. Şimdi ise işin geleceği stratejisti, Forbes köşe yazarı ve The Future of Less Work bülteni ile podcast'inin yaratıcısıdır.

Yapay zekânın giderek yaygınlaşmasıyla işin nasıl değiştiğini ve İK liderlerinin bu geçişi etkili bir şekilde yönetmek için neler yapması gerektiğini anlamak üzere Nirit ile bir araya geldik. İşte söyledikleri.

İşin Geleceğine Liderlik Etmek

Yaklaşık otuz yılımı Intel'de, ABD, Avrupa ve Asya genelinde üst düzey İK ve liderlik görevlerinde bulunarak geçirdim. Teknolojinin sektörleri gerçek zamanlı olarak yeniden şekillendirdiği bir şirketin içinde çalışmak; işin nasıl organize edildiğini, insanların nasıl değer yarattığını ve liderlerin baskı altında nasıl karar aldığını sürekli olarak yeniden düşünmek anlamına geliyordu.

Bu deneyim, liderlik bakış açımı şekillendirdi. İşin geleceğine teori ya da trendleri takip ederek değil; gerçek sonuçlardan sorumlu olarak, teknoloji geliştikçe rolleri yeniden tasarlayarak, bölgeler genelinde yetenekleri ölçeklendirerek, belirsizlik dönemlerinde liderlik ederek ve yöneticilerin iş öncelikleri ile insan etkisi arasında denge kurmasına yardımcı olarak ulaştım.

Yaklaşık on beş yıl önce, akıllı telefonlar ve mobil teknoloji insanların nerede ve nasıl çalışabileceğini köklü biçimde değiştirmeye başladığında farklı bir soru sormaya başladım: "Gelecekte çalışmak nasıl hissettirecek?" Bu soru, ana akım haline gelmesinden çok önce beni işin geleceği tartışmasının içine çekti.

2012 yılına gelindiğinde, 2025'e yönelik öngörüler içeren, bilgi işinin geleceği hakkındaki ilk teknik raporlarımızdan birini yayımlayan bir projeye liderlik ettim. O zaman ilgimi çeken şey bugün de çalışmalarımı yönlendiriyor: teknolojinin işin kendisini nasıl yeniden şekillendirdiği, liderliğin bununla birlikte nasıl gelişmesi gerektiği ve otomasyon hız kazanırken insanların geçerliliğini koruyacak rolleri, sistemleri ve kültürleri kuruluşların nasıl tasarlayabileceği.

Bugün işin geleceği stratejisti, yazar ve danışman olarak çalışıyorum. Forbes köşem ve podcast'im Daha Az Çalışmanın Geleceği aracılığıyla liderliği, kuruluşları ve kariyerleri yeniden şekillendiren sosyal ve teknolojik güçleri inceliyorum. Bir ayağım onlarca yıllık liderlik karar alma deneyimindeyken, diğer ayağımla işin nasıl değiştiğine ilişkin anlatıyı şekillendiriyorum; liderlerin, İK ekiplerinin ve çözüm sağlayıcıların tüm bunları ve bu konuda ne yapmaları gerektiğini anlamalarına yardımcı oluyorum.

Yapay Zekâ Organizasyon Şemalarını Neden İş Şemalarına Dönüştürüyor?

Yapay zekâ öncelikli çalışmaya geçişi bir teknoloji yükseltmesinden daha fazlası olarak görüyorum. Bu, insan emeğini nasıl organize ettiğimizin yeniden tasarlanmasıdır.

Onlarca yıl boyunca kuruluşlar yapılar, işler ve çalışan sayısı etrafında oluşturuldu. Yapay zekâ ise farklı bir mantığı zorunlu kılıyor.

İK ve liderlik açısından bu, köklü bir değişimdir. Yalnızca insan süreçlerini değil, onlarca yıldır dayandığımız birçok temel yapıyı da etkiler.

Geleneksel organizasyon şemaları ve sabit roller, işin sürekli değiştiği bir dünya için fazlasıyla katıdır. Bunun yerine, iş şemalarının ortaya çıktığını görüyoruz: ekiplerin unvanlar yerine sorunlar etrafında bir araya geldiği, geçici ve sonuç odaklı yapılanmalar.

Kariyerimin başlarında netliğin öncelikle yapıdan kaynaklandığına inanıyordum: açık roller, istikrarlı hiyerarşiler ve iyi tanımlanmış süreçler. Yapay zekâ ve sürekli değişim tarafından şekillendirilen ortamlarda fazla yapının netliği azaltabileceğini öğrendim. Uyum artık kontrolden değil; ortak amaçtan, güvenden ve sürekli iletişimden kaynaklanıyor.

Bu, işi hem iş ihtiyaçları hem de çalışanların beklentileri doğrultusunda gelişebilecek bir portföy olarak ele almamız gerektiği anlamına geliyor. Özellikle ortadan kalkmakta olan işleri optimize etmeyi düşünürken, iş tanımlarını işin temel birimi olarak görmekten uzaklaşıp sonuçları, görevleri ve yetkinlikleri daha akışkan bir anlayışla ele almamız gerekiyor.

İşi parçalara ayırmalı, yeniden birleştirmeli ve sürekli olarak yeniden şekillendirmeliyiz; böylece insanlar insani muhakemenin ve gelişimin en önemli olduğu alanlara odaklanabilir. Bir zamanlar durağan yapıları destekleyen insan süreçleri de artık dinamik iş akışlarını destekleyecek şekilde gelişmek zorunda.

Yapay Zekâ Becerileri ve Sorumlulukları Neden Değiştiriyor?

Bu değişim, kuruluş genelinde ihtiyaç duyulan becerileri ve sorumlulukları da değiştiriyor. Bir zamanlar “yönetim becerileri” olarak adlandırdığımız birçok yetkinlik, hızla temel iş becerilerine dönüşüyor.

Yapay zekâyla etkili bir şekilde çalışan herkes, dijital ajanları etkin bir şekilde yönetir: görevler verir, çıktıları inceler ve neye göre hareket edeceğine karar verir. Bu nedenle delegasyon, değerlendirme ve geri bildirim gibi liderlik becerilerini artık yalnızca terfi sırasında öğretemeyiz. Bu beceriler, ilk günden itibaren temel yetkinlikler hâline gelmelidir.

Aynı zamanda bu durum, insan yöneticilerden ve liderlerden beklentilerimizi de değiştiriyor. Artık yanıtların tek sahibi onlar değil. Zekâya yaygın biçimde erişilebildiğinde, liderin değeri muhakemesinde, bağlamı kavramasında ve seçim yapabilmesinde yatar. Liderler hangi soruların sorulmaya değer olduğuna, insan denetiminin nerede gerekli olduğuna ve verimliliğin ne zaman kaliteye, etiğe veya güvene bırakılması gerektiğine karar verir.

Deneyimin tek başına güvenilir bir yol haritası sunduğu fikrinden vazgeçmem gerekti. Hızla değişen bir ortamda deneyim, haritadan çok pusulaya benzer. Değeri, daha önce işe yarayanları tekrarlamasında değil; muhakemede ve belirsizlik içinde yol alabilme becerisinde yatar.

Benzersiz Değerinizi Yeniden Tanımlamak, Yapay Zekâyla Liderlik Etme Biçiminizi Değiştirir

Bir düşünce lideri olarak zor bir soruyla yüzleşmek zorunda kaldım:

Yapay zekâ, insanların benden beklediği şeylerin çoğunu üretebildiğinde, özetleyebildiğinde veya açıklayabildiğinde bu modelin başına ne gelir?

Ve bence bu soru artık tüm liderler için geçerli.

Araçları her zaman erkenden denerim ve “iş hakkında çalışma” olarak adlandırdığım şeylerde yapay zekâyı zaten kullanıyordum. Örneğin:

• Araştırmaları sentezlemek
• Taslaklar oluşturmak
• Konuşmaları özetlemek
• Muhakememi ve bakış açımı uygulamadan önce ilk versiyonları hazırlamak.

Ancak benzersiz değerim ile makine tarafından yapılan işler arasındaki sınırı bilinçli olarak yeniden çizmem gerektiğini fark ettim. Bu durum, ajan tabanlı iş akışlarının yaygınlaşmasıyla her zamankinden daha da geçerli.

Yapay zekâyla nasıl çalıştığım konusunda bilinçli hareket etmeye başladım. Bir fikirle yola çıkıyor, onu yapay zekâyla beyin fırtınası yaparak geliştiriyor, girdileri toplamasını ve ilk taslak sentezi oluşturmasını istiyor, ardından karşılıklı ilerleyerek varsayımları ve farklı bakış açılarını stres testine tabi tutuyorum.

Yapay zekâyı açıkça bir düşünme ortağı olarak görüyorum ve bu şekilde çalışmanın kazandırdığı stratejik düşünme derinliği beni şaşırttı. Geçmişte, üst düzey bir mentorla yaptığım bir koçluk seansından bu düzeyde içgörü, meydan okuma ve yeni bir çerçeve kazanarak çıksaydım, paramı son derece iyi harcadığımı düşünürdüm. Teknolojiden bunu beklemiyordum.

Ancak daha da önemlisi, yapay zekâ karar verici değildir. Kendi sesimi veya bakış açımı kaybetmediğimden emin olmak için her çıktıyı inceliyor, yeniden çerçeveliyor ve bilinçli olarak seçiyorum.

Bu değişim, dikkatimi nasıl dağıttığımı değiştirdi. İnsan katkımın gerçekten önemli olduğu noktalar konusunda daha bilinçli davranmaya başladım:

• Anlatının çerçevesini oluşturmak
• Neyi söylememeye karar vermek
• Farklı bağlamlar arasındaki örüntüleri ilişkilendirmek
• Fikirleri belirli kitlelere göre şekillendirmek.

Sonuç olarak yapay zekâ, gerçek rolüm konusunda daha dürüst olmaya ve artık benzersiz bir değer katmadığım işlerden vazgeçme konusunda daha disiplinli davranmaya zorladı.

Bilinçli Olarak Esnek Bir Yapay Zekâ Araç Seti

Yapay zekâ araç setim bilinçli olarak esnek. ChatGPT, Claude, Gemini ve Perplexity dâhil olmak üzere birçok genel amaçlı üretken yapay zekâ aracını düzenli olarak kullanıyorum. Göreve ve ihtiyaç duyduğum belirli güçlü yönlere bağlı olarak bunlar arasında geçiş yapıyorum.

Bazıları sentez ve yapılandırılmış düşünme konusunda, bazıları dil ve üslup konusunda, bazıları da kaynakları ortaya çıkarma veya varsayımlara meydan okuma konusunda öne çıkıyor. Birden fazla araç kullanmak, düşünme biçimimi tek bir modelin kalıplarına aşırı uyarlamamı önlüyor.

Araştırma ağırlıklı işler için Perplexity ve NotebookLM gibi araçları büyük miktarda bilgiyi düzenlemek, bakış açılarını karşılaştırmak ve aksi takdirde gözden kaçırabileceğim bağlantıları ortaya çıkarmak için kullanıyorum. Bu, yazılara, podcast'lere ve danışmanlık çalışmalarına nasıl hazırlandığımı önemli ölçüde değiştirdi; çünkü yorumlama ve muhakeme için dikkatimi ayırırken daha fazla materyalle etkileşime giriyorum.

Şu anda özellikle yapay zekânın kişisel iş akışlarına ve bilgi yönetimine entegrasyonunu keşfetmek için Notion'ı inceliyorum.

Belirli araçların ötesinde, geçen yılki önemli değişikliklerden biri her aracı nasıl keşfettiğim ve değerlendirdiğimle ilgili. Yeni ortaya çıkan araçları ve kullanım alanlarını belirleyen bültenleri, araştırmacıları ve uygulayıcıları aktif olarak takip ediyorum.

Bunları her gün gözden geçiriyorum; her şeyi benimsemek için değil, nelerin mümkün hâle geldiğinden haberdar olmak için. Özellikle ClawdBot gibi kişisel yardımcı yapay zekâ aracıları alanını yakından takip ediyorum; iş kapsamında yaptığım süreçleri devredebileceğim bir zamanı sabırsızlıkla bekliyorum.

Çoğu araç düzenli iş akışıma girmiyor ve bu bilinçli bir tercih. Denemeler sürekli, benimseme ise seçici.

Kuruluşlar Yapay Zekânın Tam Değerinden Yararlanmayı Neden Başaramıyor?

Kuruluşlar yapay zekâyı genellikle bir teknoloji girişimi olarak hayata geçiriyor; ancak gerçek etkisi çok daha temel düzeyde ve iş yeri otomasyonu ile kurumsal kültürü etkiliyor.

Kuruluşlar genellikle roller, organizasyon şemaları ve sabit başarı ölçütleri aracılığıyla faaliyet gösterdiği için çoğu şirket yapay zekâyı mevcut yapıların üzerine ekliyor. İşler aynı kalıyor. İş akışları aynı kalıyor. Performans beklentileri aynı kalıyor. Liderler, hangi işlerin hâlâ önemli olduğunu, yapay zekâ destekli bir kuruluşta işlerin nasıl ilerlemesi gerektiğini veya zekâ artık kıt olmadığında başarının nasıl görünmesi gerektiğini sorgulamadan yapay zekânın işi “dönüştürmesini” bekliyor.

Liderler verimlilik artışı bekliyor; ancak karar yetkilerini, onay katmanlarını veya sonuçları nasıl ölçtüklerini değiştirmiyor. Performans sistemlerimizin yarının işine yönelik öğrenmeyi teşvik edip etmediğini veya yalnızca dünkü varsayımlara dayalı teslimatı ödüllendirip ödüllendirmediğini nadiren sorguluyoruz.

Kuruluşlarla çalışırken bu konuya teknolojiyle değil, insanlarla ilgili süreçlerle başlayarak yaklaşıyorum. Dönüşümü mümkün kılan veya engelleyen süreçleri belirliyoruz.

Basit bir örnek, yöneticilerin devam eden işleri nasıl gözden geçirdiğidir. İşlerin her zaman yapıldığı şekilde yapılmasını kabul mü ediyorlar, yoksa durup itiraz etmeye ve kısa vadede daha uzun sürmesi anlamına gelse bile ekiplerden yeni araçları kullanarak işi yeniden yapmalarını istemeye istekli mi?

Performansı ölçme, çabayı takdir etme ve başarıyı değerlendirme biçimimiz, insanların yavaşlayıp öğrenmelerine izin verildiğini hissedip hissetmemesinde gerçek bir fark yaratır.

Bir başka örnek, kuruluşların erken benimseyenlere nasıl davrandığıdır. Her kuruluşta yeni araçları ve çalışma biçimlerini doğal olarak deneyen insanlar vardır. Bu kişiler, pratik bilgiyi ekipler arasında yaymak açısından kritik öneme sahiptir; ancak bu yalnızca kuruluşlar onlara izin, resmî roller, zaman ve takdir sağlarsa gerçekleşir.

Kuruluşlar bu çalışmayı çoğu zaman ders dışı bir faaliyet gibi görüyor; oysa bu, kuruluşta yürütülen en önemli çalışmalardan biri olabilir.

Roller ve Departmanlar Nasıl Değişecek?

Beş yıl içinde, rolümüz, işlevimiz veya sektörümüz ne olursa olsun çoğumuz bugün yaptığımız işi aynı şekilde yapmayacağız. Ne yaptığımız aynı kalacak ne de nasıl yaptığımız.

Uzmanlık Değerle Eşdeğer Olmayacak

Kişisel düzeyde bu, kimlikte temel bir değişim anlamına geliyor. Değer artık yalnızca uzmanlıktan veya bir işlevin sahibi olmaktan gelmeyecek. Değer; karmaşıklığı anlamlandırma, daha iyi sorular sorma, alanlar arasındaki sinyalleri birbirine bağlama ve net bir emsali olmayan kararlarda başkalarının yolunu bulmasına yardımcı olma becerisinden gelecek.

Bu aynı zamanda bugün bildiğimiz hâliyle departmanların, mümkün kıldıkları işlerden daha az önemli olacağı anlamına geliyor. İş tasarlamak, insanları geliştirmek ve zekâyı kullanıma sunmak birbirinden ayrılamaz faaliyetler hâline geleceği için İK, strateji, operasyonlar ve teknoloji arasındaki sınırlar bulanıklaşmayı sürdürecek.

Bu anlamda gelecek, hiçbirimizin bulunduğumuz yerde tam olarak kalamayacağımızı fark etmek ve bundan sonra kim olmak istediğimize karar vermekle ilgili.

Her İK Lideri Yapay Zekâya Geçişi Neden Bizzat Sahiplenmeli?

Değişimin hızı ve ölçeği, bunu başkasının çözüme kavuşturmasını beklemek için fazla büyük. Hangi araçların kullanılacağı, hangi süreçlerin değiştirileceği veya yapay zekânın şekillendirdiği bir dünyada kişisel değerinizin nerede konumlanacağı konusunda evrensel bir yol haritası bulunmuyor. Bu çalışma artık derinden kişisel bir nitelik taşıyor ve her birimizin bunun sorumluluğunu üstlenmesi gerekiyor.

Bu, bilinçli olarak buna alan açmak anlamına geliyor. Neler olduğunu anlamak, keşfetmek, test etmek ve denemek için zaman, dikkat ve hatta bütçe ayırmalısınız.

Kısa vadede bu durum teslimatı çoğu zaman yavaşlatır. Farklı çalışmayı öğrendiğiniz için daha az üretebilir veya daha fazla zaman harcayabilirsiniz. Ancak bu yatırım kaçınılmazdır. Netlik oluşmasını veya başka birinin yanıtı tasarlamasını beklemek artık bir seçenek değil.

Önemli olan yalnızca yapay zekâya ne devrettiğiniz değil, onun yerine yarattığınız değeri nasıl yeniden tasarladığınızdır. Asıl çalışma, muhakemenizin, bakış açınızın ve deneyiminizin nerede fark yarattığını anlamayı ve ardından rolünüzü her geçen gün otomatikleştirilmesi kolaylaşan görevler yerine bilinçli olarak bunun etrafında şekillendirmeyi içerir.

Genel olarak liderler için tavsiye benzerdir, ancak etkisi daha büyüktür. Bu anı başkasına devredemezsiniz. Liderler, görmek istedikleri davranışları kendileri sergilemelidir. Öğrenmeye alan tanıyın, uzun vadeli yetkinlik geliştirme uğruna kısa vadeli verimsizliklere izin verin ve hangi işlerin insan ilgisini hak ettiğini açıkça belirtin.