Bu Yönetici Koçu Yapay Zekâ Karşıtlığından Onu Liderlik Aynası Olarak Kullanmaya Nasıl Geçti

Ruth ile nelerin değiştiğini anlamak için sohbet ettik. Deneyimini, kullanım alanlarını ve yapay zekânın liderliği sonsuza dek değiştirme biçimlerine ilişkin temkinli iyimserliğini paylaştı.

Yönetici koçluğuna giden yolculuk

Ben Ruth. İngiltere doğumluyum, uzun süredir ABD vatandaşıyım; meraklı bir saksağan ile sakin ve güvenilir bir yardımcı pilotun eşit ölçülerde birleşimiyim. Sahneyi seven, ardından cırcır böceklerini dinlemek ve kelebekleri izlemek için sessiz bir yürüyüşe ihtiyaç duyan türden bir içe dönüğüm. Birleşik Krallık ve ABD deyimlerini harmanlar, iyi sorular biriktirir ve etiğin bir politika olmadığına inanırım. Etik, bir uygulamadır.

Londra'da ekonomist olarak başladım, ancak kısa süre içinde bankalar ve menkul kıymet firmaları için bilgisayar programları geliştirmeye yöneldim. Bir noktada, programları kodlamaktan projeleri yönetmeye geçmem istendi—bunun bir hikâyesi var ama onu başka bir güne bırakabiliriz.

Yani yıllarca ortada duran kişi oldum. Ekip ile liderlik arasında sıkışmış bir proje yöneticisi. Politikaların içine çekildim, çizgiye ayak uydurma baskısına boyun eğdim ve başkalarının beklentilerini karşılamaya odaklandım. Sonra bir gün durdum. Sesimi çıkardım. Bunun bana bir bedeli oldu. Ve yolumu netleştirdi.

Her zaman, sarmalın neresinde olurlarsa olsunlar herkesin benimseyebileceği, bilime dayalı, etkili ve uygulanabilir stratejiler aradım. Şimdi de bir konuşmacı ve üst düzey liderlik koçu olarak odaklandığım konu bu.

Misyonum, hiç kimsenin benim hissettiğim gibi hissetmek zorunda kalmamasını veya ilerleyeceği yolu bulmak için benim kadar dibe vurmak zorunda kalmamasını sağlamak. Başkalarının denemek zorunda kalmaması için deneyler yapıyorum. Ve öğreniyorum: bildiklerimin toplamı hâline gelmek için değil, her zaman olmam gereken kişiyi öğrenmek için.

Ruth'un İpucu

Yapay zekâ, etkili ve etkisiz liderler arasındaki farkı açıyor.

Bazı liderler yapay zekâya neden direniyor?

Başlangıçta yapay zekâdan uzak durdum ve arkadaşlarıma ve iş arkadaşlarıma onu asla kullanmayacağımı söyledim. Sonra bir gün, bu arkadaşlarımdan biri bana meydan okudu. Bir şeyi daha denemeden reddetmenin bana hiç benzemediğine dikkat çekti. Kararlı biriyim ve güçlü görüşler oluştururum, ancak bunu verilerden, denemelerden ve gerçeklerden yola çıkarak yaparım; ayrıca her zaman aksine ikna edilmeye açık olurum.

Onun meydan okumasını kabul ettim ve denedim. Ve çok az temele dayanan şu inancı bıraktım:

1. Yapay zekâ, kullanmayı seçebileceğimiz veya kullanmamayı seçebileceğimiz bir şeydi
2. Yapay zekânın işimde hiçbir değeri yoktu
3. İşim tamamen insan odaklıydı; hiçbir şey otomatikleştirilemez veya akıllı teknolojiyle desteklenemezdi

Yapay zekâyla oynamaya ve neleri yapıp neleri yapamayacağını görmeye başladım. Neden halüsinasyon gördüğünü öğrendim. Bu konuda benden daha fazla bilgi sahibi insanlarla iş birliği yaptım. Temel olarak, en iyi yaptığım şeyi yaptım: denedim, sohbetlere katıldım ve bazılarının hoşuna gitmeyebilecek geçici bir sonuca vardım.

Bir yandan yapay zekâ, iyi liderlerin daha da iyi olmasına yardımcı oluyor; çünkü yapay zekânın yapamadığı şeye, yani insani tarafa odaklanabiliyorlar.

Genellikle günlük liderlik görevleri onların bunu yapmasını engellerken, artık çalışanlarına dikkatlerini verebiliyorlar. Toplantılardan notlar ve not yazıları oluşturmaktan, bir işi tamamlamanın en verimli yolunu beyin fırtınasıyla bulmaya ve birden fazla bilgi kaynağını hızla özümsenebilecek bilgi föylerinde sentezlemeye kadar pek çok konuda yapay zekâdan yararlanabilirler. Artık liderler, idari işlerin gerektirdiği enerji ve çabayı azaltabilir ve temel farklılaştırıcı özelliklerine—yalnızca kuruluş için değil, çalışanların kendileri için de çalışanlarından en iyi verimi alma becerilerine—odaklanabilir.

Öte yandan, çok iyi olmayan liderler daha kolay fark edilecek; çünkü iş yükü, temel insani boyutla mücadele etmelerinin nedeni olarak daha az geçerli bir mazeret olacak.

Başka bir deyişle, iyi liderler için yapay zekâ büyük bir fırsat. Performansı düşük liderler içinse yapay zekâ büyük bir kırmızı bayrak.

Yapay zekâ etkili ve etkisiz liderler arasındaki farkı nasıl açıyor?

Liderlikte yapay zekâ ile ilgili mesele şu: Yapay zekâ, etkili ve etkisiz liderler arasındaki farkı açıyor.

Yaptıkları işte zaten çok iyi olan kişiler, yapay zekâyı işlerini daha da iyi veya daha verimli yapmak için kullanma konusunda da ustalaşacak. Zorlanan veya daha az etkili olanlar ise yapay zekânın, insanların eksiklikleri fark etme sürecini hızlandırdığını görecek.

Örneğin, bir kişi bugün üzerinde yeterince düşünülmemiş üç e-posta gönderirken, yarın yapay zekâyla 100 e-posta gönderiyor olabilir.

Çoğu insan söyledikleriyle aktarmak istedikleri şeyi birbirinden ayırmakta zorlanır—bu, niyet ile etki arasındaki farktır. Yapay zekâ etkiyi pekiştirir ve etki niyetimizle örtüşmediğinde daha hızlı ve daha büyük zarar verir.

Ruth'un İpucu

Yapay zekâ etkiyi pekiştirir ve niyetimizle örtüşmediğinde çok daha hızlı şekilde daha fazla zarar verir.

Liderler neden yapay zekâ çıktılarını sorgulamalı?

Yapay zekâya karşı direnen tek kişi ben değilim. Yakın zamanda bir konferansta bir İK lideri, performans yönetiminde yapay zekâyı nasıl kullandıklarını açıkladı: geri bildirimleri derlemek ve bir araya getirmek, ayrıca ilerlemeye yönelik hedefler sağlamak için bireysel değerlendirmelerden yararlanıyorlardı. Bu, sunumu yapan kişi için heyecan vericiydi, ancak izleyiciler şaşkınlıkla tepki verdi.

İnsanın döngüye nerede dâhil olduğu konusunda her zaman bir endişe vardır. Bu da geçerli bir endişedir. Kendi hâline bırakılan yapay zekâ rayından çıkabilir, halüsinasyonlar üretebilir ve hatalar yapabilir.

Ama yapay zekânın yalnızca onu işleten insan kadar iyi olduğu gerçeğine her zaman geri dönüyorum.

İnsanların bazı şeyler için yapay zekâyı suçlama eğilimi var. “Halüsinasyon görüyor” yaygın bir şikâyet. Örneğin yapay zekâ bana sık sık tanınmış ve başarılı bir Kanadalı siyasetçi olduğumu söylüyor.

Ama bu, yapay zekânın doğasında bulunan kötü niyetten kaynaklanmıyor; ona sağladığımız eğitimden kaynaklanıyor. Yapay zekâ araçlarına, “Bunun için bir yanıtım yok” ifadesinin sıfır puan aldığını, çünkü insanın yanıt ihtiyacını karşılamadığını öğrettik. Bu nedenle yapay zekâ, “boşluğu doldurmayı” ve uydurma bir şeyler söylemeyi öğrendi.

Başka bir deyişle, yapay zekâyı insanları memnun etmeye odaklı olacak şekilde eğittik. Bu nedenle insanlarımızı da bunu anlamaları ve yapay zekâyı doğru kullanmaları için eğitmemiz gerekiyor.

Yapay zekânın yanıtlarını mutlak doğru kabul etmek yerine kaynak istemek, neleri dışarıda bıraktığını sormak ve hatta bir argümanın her iki tarafını da sunmasını istemek yoluyla yapay zekâyı sorgulamak önemlidir; böylece hangi tarafın daha güçlü göründüğünü siz değerlendirebilirsiniz.

İşte iyi bir örnek: Yapay zekâm bana iş modelimin harika olduğunu söyledi. Ardından, hangi açılardan beni hayal kırıklığına uğrattığını sordum. Liste UZUNDU!

Karar verme sürecinde yapay zekâyı sorgulamak, kendi önyargılarım konusunda daha düşünceli olmamı sağlıyor — zaten sahip olduğum fikrin onaylanmasını ne kadar istediğim ve bunun sorunları yapay zekâya sunma biçimimi ne ölçüde etkilediği konusunda — ve bu, liderlik yapma biçimim üzerinde büyük bir etki yaratıyor.

Açıklık, etik ve veriye odaklanan bir liderlik teknoloji altyapısı oluşturmak

Mevcut görevimde yazılım altyapım birkaç temel amaç etrafında şekilleniyor: net iletişim, şeffaf öncelikler ve veriye dayalı kararlar.

• Temel iletişim ve iş birliği: Günlük işlerin çoğu Outlook ve Signal adlı bir ekip iş birliği uygulaması ile hibrit toplantılar için kullanılan bir video konferans yazılımı üzerinden yürütülüyor. Bu araçlar herkesin ulaşılabilir olmasını ve hızlı iletişim noktalarının gerçekleştirilmesini sağlama konusunda etkili; ancak bilinçli bir şekilde yönetilmezlerse gürültüye ve her zaman ulaşılabilir olma beklentisine de yol açabilirler. Bir lider olarak bunu dengelemek için kanal yapısını, yanıt sürelerine ilişkin kuralları ve toplantı disiplinini giderek daha fazla belgelendiriyorum.
• Proje ve iş akışı yönetimi: Girişimler, öncelikler ve işlevler arası çalışmalar için Asana, Trello gibi iş yönetimi araçlarını ve hatta Microsoft görevlerini kullanıyorum. Buradaki en büyük etki görünürlük: insanlar nelerin devam ettiğini, kimin hangi işten sorumlu olduğunu ve işlerin stratejik hedeflerle nasıl bağlantılı olduğunu görebiliyor. Ancak bu yapay zekâ proje yönetimi araçları yalnızca alışkanlıklarımız kadar iyi. Liderler kontrol panellerini 1:1 görüşmelerde ve ekip toplantılarında sürekli kullandıklarında uyumu artırıyorlar; kullanmadığımızda ise araç hızla ek bir idari yüke dönüşüyor. Bu konuda size yardımcı olması için yapay zekâyı kullanın.
• Bilgi ve belgelendirme: OneDrive adlı ortak bir yapay zekâ bilgi tabanı aracı, kararlar, iş planları ve projelerimizin takibi de dâhil olmak üzere tüm materyallerimizi barındırıyor. Bu, sürekliliği ve hesap verebilirliği destekliyor; kararlar yalnızca hatırlanmakla kalmıyor, yazılı hâle getiriliyor. Liderlik açısından bilgi yönetiminde yapay zekâ konusunda hâlâ gördüğüm eksiklik, insanların güncel olanla geçmişte kalanı ayırt edebilmesi için içeriğin düzenlenmesi.
• Yapay zekâ ve üretkenlik araçları: İletişim taslakları hazırlamak, senaryoları incelemek ve toplantılar öncesinde bilgileri özetlemek için özel GPT'leri deniyoruz. Bu yapay zekâ üretkenlik araçları, ilk taslaklar için zaman kazandırıyor ve liderlerin seçenekleri daha hızlı değerlendirmesine yardımcı oluyor. Ancak muhakemenin yerini almak yerine onu desteklemeleri için net sınırlar ve eğitim gerekiyor. Kullanıcıların kişisel veya sistemik önyargılara dayanmayan yanıtlar oluşturabilmek için etkili istem mühendisleri olması gerekiyor.

Sonuç olarak teknoloji yığını önemli; ancak asıl değer, liderlerin bunu net önceliklere, sık iletişime, psikolojik güvenliğe ve karar alma süreçlerinde verilerin görünür şekilde kullanılmasına dayanan davranışlarla ilişkilendirmesiyle ortaya çıkıyor. İşletmeler için en iyi yapay zekâ araçları iyi liderliği güçlendirir; onun yerini almaz.

Dijital klonlar liderliği nasıl ölçeklendirebilir?

Liderlerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri ulaşılabilir, ölçeklenebilir ve erişilebilir olmaktır. Liderler kaç kez "Keşke kendimin/sizin bir kopyasını oluşturabilseydim" demiştir?

Ben de koçluk müşterilerim için bunu yaptım — tekrarlayan görevleri yerine getirecek kendi yapay zekâ asistanımı oluşturdum.

Bu, OpenAI ile çalışmaya benzemez. Veri koruma ve güvenlik protokollerinin çok daha sağlam olması gerekiyor. Ayrıca asistanın müşteri hakkında bilgi edinebilmesi ve canlı insan görüşmelerimiz arasında gerçekleşen liderlik gelişiminde yapay zekâ oturumlarını geliştirebilmem için güvenli devir süreçlerine ihtiyacımız var. Araç ayrıca sınırlarını aştığını ve insanın döngüye dâhil olduğu bir yapıdaki insan dokunuşuna ihtiyaç duyduğunu fark edebilmelidir.

Aracı oluşturmak için etik, kapsayıcılık ve insanın döngüde olduğu yapay zekâ kullanımına odaklanan bir teknoloji ortağıyla birlikte çalıştım. Ayrıca onu bizzat eğittim.

Etkili bir asistan geliştirmek çok fazla zaman ve beceri gerektiriyor. Bu, bir öğleden sonra içinde oluşturabileceğiniz bir şey değil. Çok sayıda döngü ve iyileştirme gerekiyor. Hatta geliştirme birkaç ay sürdü ve hâlâ kusursuz hâle getirmeye çalışıyoruz. Ancak sonuçta, en iyi yaptığım şeye — empati kurmaya ve bağlantılar oluşturmaya— odaklanabileceğim daha iyi bir deneyim ortaya çıkacağını düşünüyorum.

Liderler önemli işlerden ödün vermeden yapay zekâyı nasıl kullanabilir?

Yakın zamanda Instagram'da birinin, daha fazla zamanını yaratıcı olmaya ayırabilmek için yapay zekânın bulaşıkları ve çamaşırları yıkamasını istediğinden, ancak yapay zekânın bunun yerine yaratıcı görevleri yaptığından yakındığı bir gönderi gördüm. Bence bu çok önemli bir içgörü.

İş yerinde yapay zekânın zaman alan süreçleri hızlandırmaya yardımcı olmasını istiyorum. Mantıksal e-posta dizileri, uygulamalar, kişiye özel içerikler ve benzeri işler.

“Yeterince iyi” dedikten sonra dikkatsizce yapılan hatalardan kaçınabilmem için ayrıntılara dikkat etme konusunda da yardım etmesini istiyorum.

Ayrıca bir düşünce ortağı olarak fikir üretimini hızlandırmasına yardımcı olmasını istiyorum.

Ancak tatmin duygumu elde ettiğim görevleri yapmasını istemiyorum.

Liderler yapay zekâyı neden yavaş ve bilinçli bir şekilde benimsemeli?

Süreçleri baştan sona yenilemek, insanların düşündüğünden çok daha yavaş ilerliyor.

Aslında hiçbir şeyi tamamen baştan sona yenilemediğimizi söyleyebilirim. Yapay zekâ sonucunda tek bir süreci bile tamamen değiştirmemizin altı ay veya daha uzun süreceğini tahmin ediyorum.

Yeterince deneme yapmadan çok erken değişiklikler gerçekleştirirsek müşterilerimizi riske atabilir ve onların güven duygusunu tehlikeye sokabiliriz. Bu nedenle yavaş ilerliyoruz.

Bu konuda yalnız değilim. Çoğu kuruluşun yapay zekâya hazır olmaktan çok uzak olduğunu düşünüyorum. İş stratejisinde yapay zekâdan neye ihtiyaç duyduklarını anlamakta zorlanıyorlar. Uçarken uçağı inşa ediyorlar. Bu da bunalmışlık hissine yol açabilir.

Bu, bu kadar kısa bir sürede atılmış gerçekten büyük bir adım. Her gün yapay zekâ aracılığıyla daha etkili olmanın yeni yollarının yanı sıra yapay zekânın tehdit oluşturabileceği daha fazla yolu da ortaya çıkarıyor. Liderler ve ekipleri, fırsatların ve risklerin neler olduğunu tam anlamıyla kavramakta zorlanıyor.

Liderler etik ve bilinçli yapay zekâ benimsemesinin sorumluluğunu neden üstlenmeli?

Benim tavsiyem şu: Deneyin, araştırın, dersler alın, istem mühendisliğini öğrenin. Yapay zekâ burada ve onu kullanmayı mutlaka benimsememiz gerekmese de hakkında bilgi edinmeyi benimsememiz önemli.

Gallup yakın tarihli bir raporunda, birçok çalışanın liderliğin yapay zekânın uygulanmasına yönelik planı hazırladığını varsaydığını, ancak aynı liderlerin ne olacağını bekleyip gördüklerini söylediğini paylaştı. Bu kopukluk tehlikelidir.

Liderler olarak yeni beceriler öğrenmemiz, etik anlayışımızı güncellememiz ve güncel kalmamız önemlidir. Ekiplerimiz ve müşterilerimiz, bunu ciddiye aldığımızı ve iş dünyasında yapay zekâ hakkında sağlam ve bilinçli kararlar aldığımızı varsayacaktır.

Bu beklenti ve yükümlülüğün hakkını verelim.

Liderlik muhakemesi neden en çok önem taşır?

Benim için en büyük endişelerden biri etik kullanımdır. Bunu doğru yaptığımızdan emin olması için hepimiz başka birine güveniyorsak başımız dertte demektir.

Ayrıca sürdürülebilirlik gibi alanlarda yapay zekânın maliyetini (çevresel, eğitimsel veya başka açılardan) gerçekten değerlendirme fırsatımız olmadı.

Bu nedenle bazı insanlar muhteşem ilerlemeler öngörürken diğerleri kıyamet ve kasvet öngörüyor.

Ancak büyükanne ve büyükbabalarım için önden yüklemeli çamaşır makineleri korkutucuydu. Annem için cep telefonları korkutucuydu — döner kadranlı bir telefondan sabit hat üzerinden birini aramanın nesi yanlış ki?

İnsanlık tarihinden bildiğimiz iki şey varsa, bunlar şunlardır:

1. Her zaman kasıtsız sonuçlar ve faydalar ortaya çıkar.
2. İcat ettiğimiz her şey iyi amaçlarla veya pek de iyi olmayan amaçlarla kullanılabilir.

İyi ya da kötü, yapay zekâ burada. Bundan en iyi şekilde yararlanalım.

Gelişmeleri takip edin

Ruth Pearce, koçluk işinde sınırları zorlamaya devam ederken onu A Lever Long Enough üzerinden, konuşmacı sayfasından ve LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Amazon'daki kitap sayfasına da göz atabilirsiniz: Umutlu Olun, Güçlü Olun, Cesur Olun, Meraklı Olunᵀᴹ.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!