Yapay Zekâyla Gelişmiş Bir Dünya Daha İleri Düzey Yetenek Değerlendirmesi Gerektiriyor

Yapay zekâ, insanın değer yaratmasını daha çok karmaşık ve gelişmiş yeteneklere odaklanacak şekilde yönlendiriyor; ancak çoğu yetenek değerlendirme aracı bu beceriler hakkında içgörü sunmak üzere tasarlanmamıştır. Neyse ki teknolojideki ilerlemeler ve günümüz dünyasında yeteneğin doğasına ilişkin anlayıştaki değişimler yeni çözümler sunuyor. 

İK liderleri, yapay zekânın iş yerini nasıl yeniden şekillendirdiğinin, işleri yeniden tasarladığının ve değerin nasıl yaratıldığını yeniden çerçevelediğinin fazlasıyla farkında.   

Yapay zekâ teknolojisi başlangıçta teknoloji odaklı rutin analizlerde değerini kanıtladı, ancak giderek yorumlama ve karar verme alanlarına taşındı.    

Aşağıdaki diyagram, IMF'nin bir raporunu özetlemekte ve yapay zekânın daha basit görevlerin yerini giderek daha fazla aldığını, daha karmaşık ve incelikli yargılarda ise insanları desteklediğini veya onlarla tamamlayıcı bir rol üstlendiğini göstermektedir.

Yapay zekânın bilgiyi işleme biçimi göz önüne alındığında bu ilerleme anlamlıdır. Sinyaller, dijital sistemler arasında ışık hızına yakın bir hızla hareket eder. Yapay zekâ ayrıca, karmaşık ve yapılandırılmamış verileri matematiksel olarak işlenebilen, incelikli anlamsal anlamlarla uğraşma gereğini ortadan kaldıran, küçük sayı dizilerine dönüştüren vektör gösterimleri adı verilen bileşenler hâlinde yapılandırılır.

İnsanların sinirsel mimarisi farklı şekilde çalışır. Bilgi, beynin sinapsları arasında en fazla 120 m/s hızla hareket eder ve insanların işleyebileceği bilişsel bilgi miktarı sınırlıdır — ortalama bir bilimsel hesap makineniz, en zeki insandan bile çok daha karmaşık hesaplamalar gerçekleştirebilir.

Ancak yapay zekâ her alanda insanları geçemez. İşleme kapasitesindeki hızlı ilerlemelere rağmen insanlar, belirsizlik ve karmaşıklık koşullarında, özellikle sosyal dinamikleri veya etik yargıyı içeren durumlarda hâlâ yapay zekâdan daha iyi performans gösterir. 

İnsan karar verme sürecinin esnek ve uyarlanabilir doğası, özellikle dinamiklik ve belirsizlik koşullarında, bütünleşik ve incelikli bir bakış gerektiren durumlar için insanları daha donanımlı hâle getirir.

Şekil 2'deki görseller bu farklılıkları ortaya koyuyor. Yapay zekânın yapılandırılmış bölümlere ayrılması ilk görselde görülürken, insan beyninin işleyişi altta yatan sinirsel bağlantıların haritası olan konektom aracılığıyla ortaya konuyor. 

İnsan beyni, uzmanlaşmış alanlardan oluşan düzenli bir dizi olmaktan çok, anlam oluşturmak üzere etkileşime giren farklı türlerde iç içe geçmiş sinyaller bakımından zengindir. Hatta bağlantılılık düzeyi bile farklı ve dinamik durumlara tepki olarak değişir.

Beynin karmaşıklığına ve birbirine bağlılığına ilişkin bu anlayış nispeten yenidir. 2000 yılından önce psikoloji eğitimi alanlar, farklı uzmanlaşmış işlevlerin görece bağımsız şekilde çalıştığı bölümlere ayrılmış bir modelle karşılaşmış olabilir — bu model Şekil 2'deki yapay zekâ modeline benzer. 

Bu benzerlik tesadüf değildir. Yapay zekâ modelleri, bilişsel psikologlar Herbert A. Simon ve Allen Newell'in uzmanların bilgi işleme süreçleri üzerine yaptığı ilk çalışmalardan doğmuştur.

O zamandan beri MRI teknolojisindeki ilerlemeler, insan beyninin gerçekte nasıl çalıştığına dair daha derin bir tablo ortaya koydu. İnsan yargısının ve uyum sağlama becerisinin gücü, sinir ağlarımızın son derece birbirine bağlı doğasında yatar; bu ağlar insanların konuları farklı açılardan görmesini, altta yatan bağlantıları fark etmesini ve değişen insanlara ve durumlara verdikleri tepkileri değiştirmesini sağlar.

Yapay zekâyla güçlendirilmiş iş yerinde insanların değer katma biçiminin daha belirgin bir özelliği hâline gelen bu yetenekler, EPOCH çerçevesinde ele alınmıştır.

EPOCH Becerileri

• Empati ve Duygusal Zekâ
• Varlık, Ağ Oluşturma ve Bağlılık
• Görüş, Yargı ve Etik
• Yaratıcılık ve Hayal Gücü
• Umut, Vizyon ve Liderlik

İş gücü piyasası, bu yeniden hizalanmayı yansıtan değişimleri şimdiden gösteriyor. 2022'den bu yana, tekrarlayan ve yapılandırılmış analizlerin ağırlıkta olduğu rollerde %13'lük bir düşüş yaşanırken, teknik uzmanlık veya yaratıcı düşünme gerektiren işlere yönelik talep yaklaşık %20 arttı.

İşletme Fakültesi Profesörü Suraj Srinivasan'a göre bu değişim, Yapay zekâ desteklemesinin etkisini yansıtıyor. Yaratıcılık ve analitik düşünme, teknik uzmanlık ve incelikli muhakeme, uyum ve takdir yetkisi gerektiren entegre ve çok yönlü iş süreçlerinde yapay zekânın sürece dâhil edilmesi, insana ait bileşenlerin ekonomik değerini artırıyor. Tamamlayıcı bir araç olarak kullanıldığında yapay zekâ, insan katkısının değerini azaltmak yerine artırabilir.

İnsanlar yüksek hızlı işlem ve rutin muhakeme gerektiren işlerde yapay zekâya karşı zemin kaybediyor olabilir; ancak yapay zekâdan yararlanma ve belirgin biçimde insana özgü güçlü yönler aracılığıyla değer yaratma fırsatlarının artması muhtemel. 

Büyük ölçekli iş kayıpları da dâhil olmak üzere bu dönüşümün kısa vadeli gerçekleri meşru endişelere yol açsa da IMF raporu, daha zenginleşmiş ve daha yüksek değer yaratımı sağlayan karmaşık rollerin öne çıktığı uzun vadeli bir görünüm öngörüyor. 

Yaklaşan kitapları İnsan Kolordusu'nda bu gelişmekte olan dönemi Bilgelik Çağı olarak tanımlayan Andrew Lopianowski ve Mike Pino da dâhil olmak üzere bazı yazarlar, bu dönemi hem insanların hem de yapay zekânın güçlü yönlerinden yararlanan simbiyotik bir ilişki aracılığıyla faaliyet gösterdiği bir vizyon olarak nitelendiriyor.

Yetenek Değerlendirmesi Açısından Çıkarımlar

Bu değişimler göz önüne alındığında, etkili yetenek kazanımı ve gelişimini desteklemek için bilgelik kapasitesini ve EPOCH becerilerini nasıl değerlendiririz? Yanıtın, İK'nın son 50 yıldır güvendiği araçlardan gelmesi pek olası değil. 

Değer yaratmak için gereken yetkinlikler daha karmaşık ve entegre hâle geldikçe, insanları bileşenlerine ayıran araçların yararlılığı hızla azalıyor. Buna rağmen bu yaklaşım, günümüzde çoğu yetenek değerlendirme aracının hâlâ temelini oluşturuyor; bu araçlar karmaşık insanı, matematiksel veri olarak ifade edilebilen basitleştirilmiş nicel bileşenlere indirgemeyi amaçlıyor.

Bu araçların yapay zekâ ile zenginleşmiş bir dünyada yetenekleri belirleme açısından daha az yararlı olmasının çeşitli nedenleri var.

1. Sınırlı öngörü geçerliliği. Yaygın biçimde kullanılmalarına rağmen bu araçların çoğu gelecekteki iş performansını iyi öngöremiyor. Yakın tarihli bir meta-analiz, kişiliğin iş performansındaki varyansın %6'sından daha azını öngördüğünü, bilişsel testlerin ise yaklaşık %10 ile biraz daha iyi performans gösterdiğini ortaya koyuyor.
2. İstikrar konusunda hatalı bir varsayım. Mevcut araçların çoğu bireyin anlık bir görüntüsünü alıyor ve bunu sabit bir referans noktası olarak ele alıyor. Kişiliğin zaman içinde tutarlı olduğu varsayımı, kişiliğin "düşüncelerin, duyguların ve davranışların ölçülebilir istikrarlı örüntüleri" şeklindeki tanımına dahi işlenmiş durumda; ancak artık kişiliğin çevresel uyaranlara ve devam eden kişisel gelişime tepki olarak zaman içinde değiştiğini ve geliştiğini gösteren önemli meta-analitik kanıtlar bulunuyor.
3. Bağımsızlık konusunda hatalı bir varsayım. Kişilik ve bilişsel yetenek geleneksel olarak davranış ve sonuçların birbiriyle ilişkili olmayan öngörücüleri olarak görülüyordu; ancak insanların davranışlarını nasıl tanımladıkları ile sergiledikleri bilişsel yetenekler arasında güçlü bağlantılar bulunduğuna dair giderek artan kanıtlar var. Beyin bağlantılarının son derece birbirine bağlı doğası ve birlikte ateşlenen nöronların birlikte bağlantı kurduğu yönündeki köklü ilke göz önüne alındığında bu durum anlamlıdır.
4. Dinamikliği yakalayamama. Çoğu araç, bireylerin dinamik durumlara nasıl tepki verdiğini yakalayamayan, belirli bir zamana ait bir model benimsiyor. Ric Roi ve benim Geleceğe Hazır Yetenek kitabında vurguladığımız gibi, öğrenme ve değişen koşullara uyum sağlama becerisi, değer yaratımını yönlendiren yeteneğin en önemli göstergesi olabilir ve EPOCH becerilerinin merkezinde yer alır.
5. Seçimi hesaba katmama. Sağlık, kariyer, finansal refah ve suçluluk alanlarında yaşam başarısının öngörücülerini inceleyen uzun soluklu Dunedin araştırmaları, tüm sonuçlar açısından öz denetimin en büyük tekil öngörücü faktör olduğunu ortaya koydu; başka bir deyişle bu, bireyin davranışını kişisel tercihinden ziyade bir durumun gerektirdiklerine göre seçebilme becerisidir. Bireysel yapılara aşırı ağırlık vererek davranışı, hem bilişsel hem de davranışsal açıdan kişi ile durum arasındaki etkileşimin bir ürünü olarak yeterince değerlendirmiyoruz.

İronik biçimde, günümüzde kullanılan çoğu psikometrik araç yapay zekâyı değerlendirmek için oldukça uygun olurdu. Yapay zekânın temelini oluşturan yapılandırılmış, bölümlere ayrılmış matematiksel modeller, geleneksel yetenek değerlendirmesini tanımlayan yapılandırılmış, bölümlere ayrılmış matematiksel modellerle yakından örtüşüyor. 

İşlerin görece istikrarlı ve bölümlere ayrılmış olduğu dönemde bu araçlar yeterli olmuş olabilir. Dinamizm, entegrasyon ve karmaşık muhakeme ile tanımlanan yapay zekâ destekli bir iş yerinde ise yetersiz kalıyorlar.

Yetenek Değerlendirmesinin Evrimi

Geleneksel değerlendirme araçlarını geliştirme yönündeki çabanın bir kısmı felsefi temellere dayanıyordu; ancak teknolojik sınırlamalar da en az bunun kadar önemli bir etkendi. Öz değerlendirmeye verilen önem, anketlerin yaygınlığı ve maddelerin sınırlı sayıda olması, bunların tümü kâğıt ve kalemle yapılan testler döneminin şekillendirdiği unsurlardı.

Teknoloji ilerledikçe bu araçların çoğu dijitalleştirildi ve kimi zaman oyunlaştırıldı; böylece adayların katılımı artırılırken uygulama, puanlama ve yorumlama daha verimli hâle getirildi. Bununla birlikte, temel yapılar büyük ölçüde aynı kaldı. 

Birden fazla araçtan elde edilen içgörüleri birleştirmek için makine öğrenimi kullanıldığında bile yordayıcı geçerlilikteki kazanımlar sınırlı kaldı.

Yetenek değerlendirmesindeki daha anlamlı ilerlemeler; altta yatan psikolojik yapılar hakkında veri üretmek için yapılandırılmış kurgusal senaryolar kullanan çoklu ortamlı, sürükleyici ve etkileşimli araçlardan, oyun tabanlı değerlendirmelerden ve iş simülasyonlarından geliyor. 

Bu araçların birkaç belirgin avantajı vardır:

• İlgili iş ortamlarına yerleştirilebilirler; bu da veri kalitesini artırır ve adayların gerçek işleriyle çok az bağlantısı olan testleri tamamlarken oluşan ölçüm gürültüsünü azaltır. Ayrıca mutlaka pahalı olmaları gerekmez. Hızlı içerik oluşturma geliştirme araçlarının kullanılması, geçmişte mümkün olandan çok daha düşük maliyetle amaca özel değerlendirmeler oluşturmayı mümkün kılmıştır; bu değerlendirmeler yetenek kazanımında gerçekçi iş ön izlemeleri olarak da kullanılabilir.
• Veri girişini kolaylaştıran ve katılımı artıran çoklu ortam kullanırlar. Adaylar yanıtlarını yazmak yerine konuşarak verebilir ve bunu tercih ettikleri dilde yapabilir; bu da veri kalitesini daha da artırır.
• Daha açık uçlu sorulara olanak tanırlar. Oyun tabanlı değerlendirmeler üzerine yapılan doktora araştırmaları, daha açık uçlu soruların içgörünün daha derin ve kaliteli olmasını sağladığını ortaya koymuştur.
• En önemli başarı faktörlerini hedefleyen ve titiz puanlama sağlayan Kanıt Merkezli Tasarım gibi süreçler aracılığıyla en yüksek yordayıcı geçerlilik için tasarlanabilirler.
• Katılımcıların farklı ve dinamik ortamlardaki tepkilerini gözlemleme fırsatı sunarlar; böylece değişen uyaranlara verilen yanıtlar doğrultusunda bireysel yeteneklere ilişkin daha sistemik bir bakış sağlarlar.

Bunların hiçbiri, karmaşık iş senaryolarını etkileşimli oyun deneyimiyle hayata geçirmekten veri yakalayıp analiz etmeye ve ölçülen değişkenler arasındaki dinamik etkileşimlerin karmaşık analizlerini gerçekleştirmeye kadar tüm süreç boyunca bu araçları destekleyen yapay zekâ olmadan mümkün değildir. 

Yapay zekânın büyük miktarlarda veriyi işleme kapasitesi, bu ilerlemelerin temelini oluşturur.

Ancak araçlar yalnızca tasarımları kadar geçerlidir. Özellikle araçların EPOCH becerilerinin merkezinde yer alan duygusal ve sosyal dinamiklere ilişkin verileri ortaya çıkarması gerektiğinde, ilgili ve sürükleyici bir ortam oluşturmak için yaratıcı ve anlatısal unsur hayati önem taşır. 

Psikolojik araştırmalara ve insanlara ilişkin incelikli bir anlayışa dayanan sağlam psikometrik tasarım, üretilen verileri anlamlı, kullanışlı ve yorumlanabilir kılan unsurdur.

Bu ilerlemeler gerekli bir evrimi temsil eder. Bunlar olmadan, değer yaratmayı sağlayan yetenekleri belirleme ve geliştirme kapasitemiz aşınmaya devam edecektir. İş yerini yeniden şekillendiren aynı dinamik, onu anlamak için kullandığımız araçları da yeniden şekillendiriyor. Yapay zekâ burada insan yargısının yerini aldığı için değil, daha derin bir insan yargısını mümkün kılan altyapıyı sağladığı için en güçlü hâlindedir.