Eski Google Yapay Zekâ Kurucusu ve Makine Öğrenimi Doktorası Sahibi, Liderliğin Nasıl Dönüştüğünü — Ve Liderlerin Şimdi Neye Öncelik Vermesi Gerektiğini Açıklıyor

Kendisiyle yaptığımız röportajda, AI öncelikli bir organizasyonu nasıl oluşturduğunu ve bunun hem rolünü hem de liderlik tarzını nasıl değiştirdiğini anlattı.

Ashutosh Garg’ın AI araştırmacılığından AI odaklı liderliğe uzanan yolculuğu

Akademik geçmişim, AI'a olan ilgim için güçlü bir temel oluşturdu. Urbana-Champaign'deki Illinois Üniversitesi'nde makine öğrenimi alanında doktora yaptım ve tez çalışmam yüksek boyutlu uzaylarda öğrenmeye odaklandı. Bu çalışma, araştırmadaki mükemmelliğim nedeniyle Robert T. Chien Ödülü'nü kazanmamı sağladı. O dönemde AI'ın algoritmalar ve veri analizi yoluyla karmaşık sorunları çözme potansiyeline karşı derin bir hayranlık geliştirdim.

IBM ve Google'daki kariyerimin ilk dönemlerindeki deneyimlerim, AI'a olan ilgimi daha da pekiştirdi. Google'da, kişiselleştirme çalışmalarından ve AI destekli hizmetlerin temel bileşenleri olan ana sıralama algoritmalarından sorumlu araştırma ekibinin bir parçasıydım. Bu rol, kullanıcı deneyimlerini geliştirmede ve arama işlevlerini optimize etmede AI'ın dönüştürücü gücünü ilk elden görmemi sağladı.

Girişimcilik tutkusu, büyük veriden ve AI'dan dijital deneyimleri geliştirmek için yararlanan BloomReach'i kurucu ortak olarak kurduğumda beni etkisi altına aldı. Bu girişim, özellikle e-ticaret alanında AI'ı gerçek dünyadaki sorunlara uygulamanın önemini öğretti.

Daha sonra, insanların anlamlı işler bulmasına yardımcı olmak amacıyla AI kullanma misyonuyla Eightfold AI'ı kurdum. Fikir, yeteneklerin dünya genelinde nasıl yönetildiğinde devrim yaratabilecek AI destekli bir yetenek zekâsı platformu oluşturmaktı. Önyargıları ele alarak, beceri eşleştirmesini geliştirerek ve kişiselleştirilmiş kariyer yolları sunarak AI aracılığıyla doğru kariyer yollarını mümkün kılıyoruz. Platformun kariyer gelişimi ve iş eşleştirmesi hakkında içgörüler sağlamak için büyük miktarda veriyi işleyebilmesi, AI'ın İnsan Kaynakları süreçlerini dönüştürme gücünün bir kanıtıdır.

Daha kapsayıcı bir iş gücü oluşturmak için AI kullanıyoruz. Bu da teknolojinin bireyleri desteklemeye ve güçlendirmeye hizmet etmesi gerektiğine dair inancımla örtüşüyor.

AI öncelikli liderlik neden kontrolü bırakmayı gerektiriyor?

“Direksiyona geçmeyi” seven biri olmakla her zaman gurur duydum. Araba kullanmayı, kontrolün bende olmasını severim — bu, ister kelimenin tam anlamıyla bir arabanın direksiyonunda olmak ister bir şirkete liderlik etmek anlamına gelsin.

Uzun süre kontrolü iyi liderliğin vazgeçilmez bir unsuru olarak gördüm. Ancak bir Waymo'ya — AI destekli otonom bir araca — ilk kez bindiğimde bakış açım değişti. Çok kısa sürede, hayal edilebilecek en güvenli, en akıcı ve en hassas sürüş deneyimlerinden birinin içinde olduğumu fark ettim — üstelik kontrol bende değildi. Sistem her saniye yüzlerce mikro karar alıyor, milyonlarca veri noktasından yararlanıyor ve bunu herhangi bir insanın yapabileceğinden daha tutarlı bir şekilde gerçekleştiriyordu. Bu an, AI öncelikli bir dünyada liderlik hakkında farklı düşünmemi sağladı.

Waymo gibi AI da kontrolü elimizden almaz — onu yeniden tanımlar. Liderleri her kararı sürekli olarak “yönlendirme” zorunluluğundan kurtarır; böylece direksiyona değil, yöne odaklanabiliriz. Günümüzde liderlik, birçok açıdan akıllı sistemlere güvenmeyi öğrenmek, verileri işlemelerine, optimizasyonları gerçekleştirmelerine ve insanların yaratıcılığa, empatiye ve stratejiye odaklanmasını sağlayan içgörüleri ortaya çıkarmalarına izin vermekle ilgilidir.

Bu, Eightfold'da liderlik etme biçimime de yansıttığım bir değişim. Sürekli öğrenen, insanların yaptıkları işte daha iyi olmalarını sağlayan ve liderlerin mikro yönetimi bırakıp güçlendirmeye odaklanmasına yardımcı olan sistemler oluşturuyoruz.

Tıpkı bir Waymo'da olduğu gibi, AI'ın direksiyona geçmesine izin verme konusunda rahat olduğunuzda bunun aslında daha hızlı, daha güvenli ve çok daha özgürleştirici bir üst düzey deneyim olduğunu fark ediyorsunuz.

AI, eski organizasyon tasarımı modellerini nasıl yeniden şekillendiriyor?

Çalışma ve liderlik anlayışımızdaki her şey değişiyor. AI öncelikli bir dünyada eski modeller — hiyerarşiler, sabit roller, katı organizasyon şemaları — artık anlamlı değil.

AI, işi en küçük yapı taşlarına — unvanlara değil, görevlere — ayırıyor. İnsanlar “Ben bir pazarlama yöneticisiyim” ya da “Ben bir işe alım uzmanıyım” diye düşünmek yerine giderek daha fazla “İşte çözdüğüm sorunlar, işte en uygun olduğum görevler” diye düşünüyor.

Bu büyük bir değişim. Organizasyonların çok daha akışkan hâle geleceği anlamına geliyor. Ekipler, sabit roller veya raporlama hatları etrafında değil, yapılması gereken işin etrafında kurulacak ve yeniden oluşturulacak.

Ashutosh'un ipucu

Çalışma ve liderlik anlayışımızdaki her şey değişiyor. AI öncelikli bir dünyada eski modeller — hiyerarşiler, sabit roller, katı organizasyon şemaları — artık anlamlı değil.

AI, liderliği yönetmekten orkestrasyona nasıl dönüştürüyor?

Liderler için bu, her şeyi değiştiriyor. Benim rolüm yönetmekten çok orkestrasyon yapmakla ilgili — doğru becerilere sahip doğru kişilerin doğru zamanda doğru görevlere odaklandığından emin olmak. Mesele kontrol etmek değil, olanak sağlamaktır. Yapay zekâ da bunu gerçek zamanlı olarak yapabilmemiz için bize veri ve görünürlük sağlıyor. Organizasyon genelinde hangi becerilerin mevcut olduğunu, nerelerde boşluklar bulunduğunu ve yetenekleri dinamik bir şekilde nasıl yeniden konumlandırabileceğimizi görebiliyoruz.

Bunu kurum içinde kendi araçlarımızı kullanarak yapıyoruz ve ilk etkiler arasında bilgi saklama oranında, işe alım ve oryantasyon hızında ve iş birliğinde önemli iyileşmeler yer alıyor. Benim açımdan ise ihtiyaç duyduğum anda gerçek zamanlı şeffaflık elde etmek, kişisel olarak oyunun kurallarını değiştiren bir gelişme oldu.

Otomasyon ayrıca insanları işlerinin tekrarlayan bölümlerinden de kurtarıyor. Bunu son derece heyecan verici buluyorum; çünkü insanların gerçekten tatmin edici, yaratıcı ve yüksek yatırım getirisi sağlayan işlere odaklanmasına olanak tanıyor. İnsanlar yalnızca takvimlerini dolduran şeylere değil, kendilerine enerji veren işlere daha fazla zaman ayırdığında herkes kazanıyor — birey, organizasyon ve müşteri.

Dolayısıyla evet, birçok eski varsayımı geride bırakmam gerekti — liderliğin yapı, kontrol veya doğrusal kariyer gelişimi yollarıyla ilgili olduğu varsayımını.

Çalışma dünyasının yeni düzeni dinamik, beceri odaklı ve yapay zekâ ile güçlendirilmiş durumda. Liderlik, bu sistemin gelişebilmesi için gerekli koşulları oluşturmakla ilgili — insanları güçlendirmek, güven inşa etmek ve onların teknolojinin kendisinden daha hızlı gelişmesine yardımcı olmak.

Yapay zekâ, her işlevde ekiplerin daha üst düzeyde çalışmasına nasıl yardımcı oluyor?

Yapay zekânın bu yeni çağında heyecan verici olan şey, görevleri otomatikleştirmenin ötesine geçiyor — her işlevde insanların yeteneklerini güçlendiriyor.

Örneğin satış geliştirme ekiplerimizi ele alalım. Yapay zekâ artık SDR'lerin eskiden saatler süren işleri dakikalar içinde yapmasına yardımcı oluyor. Doğru hesapları belirleyebiliyor, iletişimleri kişiselleştirebiliyor ve potansiyel müşterileri çok daha fazla bağlamla nitelendirebiliyorlar. Bu da araştırmaya daha az, potansiyel müşterilerle gerçekten etkileşim kurmaya daha fazla zaman ayırmak anlamına geliyor — üstelik bu görüşmeler gerçek içgörülerle desteklendiği için daha derin oluyor.

Mühendisler için de durum benzer. Yapay zekâ destekli kodlama ve test sayesinde üretkenlik önemli ölçüde arttı. Mühendisler kodu daha hızlı prototipleyebiliyor, hatalarını ayıklayabiliyor ve kullanıma sunabiliyor — ancak aynı derecede önemli bir nokta da şu: artık kalıp kodları yeniden yazmak veya küçük hataların peşine düşmek yerine anlamlı sorunları çözmeye daha fazla zaman ayırıyorlar.

Eskiden büyük bir zaman kaybı olan üç aylık iş değerlendirmeleri gibi basit bir süreç bile artık tamamen farklı. Gerçek zamanlı performans verilerini bir araya getirmek, müşteri sağlığını analiz etmek ve eğilimleri otomatik olarak ortaya çıkarmak için yapay zekâ kullanıyoruz. Ekipler günlerce sunum hazırlamak yerine artık zamanlarını içgörüleri ve atılacak adımları tartışarak geçiriyor.

Yapay zekâ ile güçlendirmenin gerçek hikâyesi bu: İnsanlara zamanlarını ve odaklarını geri veriyor. Her ekibin daha üst düzeyde çalışmasına olanak tanıyor — yaptıkları işte daha fazla yaratıcılık, daha yüksek hassasiyet ve daha fazla tatmin sağlıyor.

Ashutosh'un ipucu

Birçok eski varsayımı geride bırakmam gerekti — liderliğin yapı, kontrol veya doğrusal kariyer gelişimi yollarıyla ilgili olduğu varsayımını.

Yapay zekâ başarısı neden deneme yapan ve ölçümleyen organizasyonlar tasarlamaya bağlı?

Yakın zamanda yapılan bir MIT araştırması, yapay zekâya yatırım yapan şirketlerin %95'inin henüz anlamlı bir yatırım getirisi elde edemediğini gösterdi — yapay zekânın vaatleri ile sonuçları arasındaki bu fark beni şaşırtmıyor.

Yapay zekâ projeleri çoğu zaman temel iş akışlarına entegre edilmek yerine deney olarak başlatılıyor. Bir slaytta etkileyici görünüyorlar, ancak ölçülebilir sonuçlarla bağlantı kurmuyorlar.

Bu nedenle somut ve savunulabilir değere odaklanıyoruz. Örneğin, işe alım ekiplerimizde kurum içinde kullandığımız yapay zekâ destekli mülakat aracımız sayesinde işe alım uzmanlarının üretkenliğinde ve hatta aday deneyiminde büyük bir artış gördük. Her mülakatın, işe alım uzmanının ve işe alım yöneticisinin zamanı açısından gerçek ve ölçülebilir bir maliyeti var; bu nedenle süreci otomatikleştirdik. Değer teorik değil; ölçülebilir.

Ders basit: Yapay zekâ, ancak işin gerçekte nasıl yapıldığına derinlemesine entegre edildiğinde değer yaratır — üzerine sonradan eklendiğinde değil. Bir lider olarak bu, hızlı deneyler yapan ancak etkiyi de tavizsiz biçimde ölçen organizasyonlar tasarlamak anlamına gelir. Demoları değil, sonuçları kutlarız.

Hızlı deneyler yapan ve etkiyi ölçen bir organizasyon nasıl kurulur?

Bu tür bir organizasyon tasarlamak için öncelikle bir deney kültürü oluşturmanız gerekir. Ekiplerin yeni fikirleri deneme özgürlüğüne sahip olması ve hızlı başarısız olduğunuz, öğrendiğiniz ve yinelediğiniz sürece başarısız olmanın kabul edilebilir olması gerekir.

İkinci olarak kuruluşun hıza öncelik vermesi gerekir. Günümüz ortamında hız bir lüks değil — rekabet avantajıdır. Küçük, yetkilendirilmiş ekiplere, hızlı geri bildirim döngülerine ve hızlı bir şekilde yayınlama, ölçme ve iyileştirme becerisine ihtiyacınız var.

Üçüncü olarak yenilik için sürekli tasarım yapmalısınız. Yenilik tesadüfen ortaya çıkmaz. Kuruluşlar her yıl çalışanlarının ve kaynaklarının anlamlı bir bölümünü yeni fikirlere, yeni ürünlere ve yeni girişimlere bilinçli olarak ayırmalıdır.

Yeniliği yapısal olarak planlamazsanız, diğer öncelikler onu geri plana iter.

Yapay zekâya hazır bir kuruluş olmak gerçekten ne anlama gelir?

Benim için “yapay zekâya hazır” olmak üç anlama gelir:

1. Her ekip yapay zekâ öncelikli bir zihniyetle çalışır.
2. İnsanlar yapay zekâ araçlarını kendi başlarına kullanma ve geliştirme konusunda yetkilendirilir.
3. İnsanlar yapay zekâyı tehdit olarak değil, ekip arkadaşı olarak görür.

Sonuçta amaç basit: yapay zekâyı ikinci doğamız hâline getirmek. İnsanlar “Bunun için yapay zekâ kullanmalı mıyım?” diye sormayı bırakıp “Yapay zekâ bunu daha iyi yapmama nasıl yardımcı olabilir?” diye sormaya başladığında, gerçekten yapay zekâya hazır olduğunuzu anlarsınız.

Eightfold olarak bizim için yapay zekâ okuryazarlığı bir eğitim modülü değil — bir zihniyet. Her işlevdeki her insan her gün yapay zekâyı kullanma ve sorgulama konusunda rahat hissetmiyorsa yapay zekâ şirketi olamazsınız. Bu nedenle yapay zekâyı ayrı bir şey olarak ele almak yerine, çalışma biçimimize işledik.

Her şeyi kurum içinde kendimiz kullanarak test ediyoruz. Eightfold’daki herkes, güncellemeler için dijital ikizine soru sormak, müşteri toplantılarına hazırlanmak için yapay zekâyı kullanmak veya takip mesajlarını otomatikleştirmek gibi kendi işinde araçlarımızı kullanıyor. Bu, tasarımımızın bilinçli bir parçası. Yapay zekâ becerisi geliştirmenin en iyi yolu onunla yaşamaktır.

Ayrıca teknik olmayan ekipler için düzenli yapay zekâ öğrenme oturumları düzenliyoruz. Amaç herkesi mühendise dönüştürmek değil, nelerin mümkün olduğunu düşünmelerine yardımcı olmak. İnsanlar yapay zekânın sihir olmadığını — yalnızca matematik ve verilerin yaratıcı biçimlerde kullanılması olduğunu — gördüğünde korku ortadan kalkıyor ve yerini merak alıyor. İstediğimiz de bu.

Ayrıca insanların yapay zekâyı gerçek iş akışlarında — İK’da, pazarlamada, finansta, her yerde — denemesine yardımcı olmak için kurum içi programlar başlattık. Değeri hızla kanıtlayan küçük pilot uygulamaları teşvik ediyoruz, çünkü insanlar faydayı kendileri deneyimlediğinde benimseme gerçekleşiyor. “Project Andromeda” adını verdiğimiz çalışma buna iyi bir örnek.

Eightfold bağımsız araçlardan birleşik etmen tabanlı bir işletim katmanına nasıl evrildi?

Geçtiğimiz yıl, Eightfold genelinde etmen tabanlı yapay zekâ uygulamak için şirket çapında bir çalışma olan “Project Andromeda”yı başlattık. Etkisi yüksek 72 kullanım alanı belirledik ve bunların birçoğunu hayata geçirdik; böylece etmen tabanlı iş akışları çalışma biçimimizin temel bir parçası hâline geldi.

Araştırma ve geliştirme alanında Cursor ve GitHub Copilot gibi araçlar mühendislik hızımızı anlamlı ölçüde artırdı. Etmen tabanlı sistemler rutin iş yükünün büyük bölümünü proaktif olarak üstlendiği için ekiplerimiz artık hata düzeltme, dokümantasyon ve nöbet çalışmalarına daha az, yeniliğe daha fazla zaman ayırıyor.

Satış ve pazarlama alanında şirket içi Andro Bot’umuz keşif hazırlığı, puanlama ve müşteri hesabı planlamasını desteklerken etmen tabanlı SDR’ler erişim ve ön eleme süreçlerini otomatikleştiriyor. Bu, gelir operasyonlarını kolaylaştırdı ve satış hunisi genelinde tutarlılığı ve verimliliği artırdı.

Genel ve idari işlerde, borç hesaplarından hukuki/uyum soru-cevaplarına kadar İK, Hukuk ve Finans için etmen tabanlı iş akışları uyguladık; böylece sonuçlanma süresini kısalttık ve ekipleri rutin görevlerden kurtardık.

Toplu olarak, bu değişiklikler dahili teknoloji yığınımızı bir araçlar topluluğundan koordineli, ajan tabanlı bir işletim katmanına dönüştürdü. Müşterilerimize sunduğumuz aynı ajan tabanlı ilkeleri kurum içinde de kullanıyoruz; bu da bizi gelişmelerin önünde tutarken gerçek operasyonel etkiye dayanmamızı sağlıyor.

Liderler insanların yapay zekâyı benimsemesine neden güvenmeli

Genel olarak, insanların yapay zekâyı benimsemeye ne kadar istekli olduğuna şaşırdım.

Bu, bir lider olarak benim için iyi bir hatırlatma: İnsanların işe yarayan şeyleri benimsemesine güvenin. Yapay zekânın kişisel olmayan veya soğuk hissettireceğini sık sık varsayıyoruz; ancak empati ve açıklıkla geliştirildiğinde, aslında daha iyi ve daha insani bir deneyim yaratabilir. Bu farkındalık, yapay zekâ tasarımına bakışımı gerçekten pekiştirdi — onu insan bağlantısının yerine geçen bir şey olarak değil, bu bağlantıyı daha tutarlı, ölçeklenebilir ve adil hâle getirmenin bir yolu olarak görüyorum.

Yapay zekâya geçiş bir hızlı tren — liderler bunu kaçırmayı neden göze alamaz

Son olarak şunu söyleyeceğim: Yapay zekâya geçiş, analog bir trenden hızlı trene geçmeye benziyor.

Eski dünyada bir dakika geç kalsanız bile trene atlayabilirdiniz — biraz zaman kaybedebilirdiniz, ancak sonunda arayı kapatırdınız. Şimdi girmekte olduğumuz dünyada ise hızlı tren istasyondan ayrıldıktan sonra gitmiş oluyor. Sadece koşup aradaki farkı daha sonra kapatamazsınız. Değişimin hızı bu kadar yüksek.

Trene şimdi binmek için zaman ve enerji ayırın. İnsanlarınızda, süreçlerinizde ve kültürünüzde yapay zekâ yetkinliği oluşturmak emek, zaman ve yatırım gerektirir. Bu, hazır olarak satın alabileceğiniz bir şey değil. Ancak fırsatı kaçırmanın veya sadece biraz geride kalmanın riski, işe başlamanın yaratacağı rahatsızlıktan çok daha büyük.

Yapay zekâ artık bir yan proje değil; işletmeler için yeni işletim sistemi. Bu da liderler olarak görevimizin uyum sağlayabilen, denemeye açık ve sürekli öğrenen ortamlar yaratmak olduğu anlamına geliyor. Mesele her yanıtı bilmek değil — hareket etmeye başladıktan sonra trene ayak uydurabilecek kuruluşlar inşa etmektir.

Takipte kalın

Ashutosh’un yapay zekâyla kariyer yollarını nasıl uyumlu hâle getirdiği hakkında daha fazla bilgi edinmek için onu LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Eightfold AI’a da göz atın.

People Managing People’da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!