Hollywood’un Eski İK Direktörü, İK Ekiplerinin Yapay Zekâyı Uygularken Karşılaştığı Hukuki ve Etik Risklere — ve Riskleri Azaltmaya Yönelik Pratik Çözümlere Dikkat Çekiyor

Bu konuşmada Paul, AI’ın İK’yı, liderliği ve iş yerini nasıl yeniden şekillendirdiğini ve dikkate alınması gereken hukuki sonuçları değerlendiriyor.

Paul Falcone’ün Hollywood İK’sından Küresel Liderliğe Uzanan Yolculuğu

Nickelodeon Animation Studios’un CHRO’su ve Paramount Pictures’ın uluslararası İK başkanı olarak görev yaptım. Ayrıca sağlık hizmetleri, biyoteknoloji ve finansal hizmetler alanlarında; sendikalı, kâr amacı gütmeyen ve uluslararası ortamlarda İK alanında çalıştım.

Yirmi yıl boyunca SHRM’nin HR Magazine ve HR Daily Newsletter yayınlarında köşe yazarlığı yaptım ve UCLA Extension’ın İşletme ve Yönetim Okulu’nda ders verdim. Şu anda American Management Association’ın yönetim kurulunda görev yapıyorum.

Yazar olarak HarperCollins Leadership ile 17 kitap yazdım. Bu kitaplar 750.000’den fazla sattı ve diğer dillerin yanı sıra Çince, Hintçe ve Rusçaya çevrildi.

2022’de, uluslararası açılış konuşmaları, yönetim eğitimi ve yönetici koçluğu alanlarında uzmanlaştığım kendi liderlik danışmanlığı şirketim Paul Falcone Workplace Leadership Consulting, LLC’yi kurdum.

AI Çağında Kuruluşlara Rehberlik Etmekten Sorumlu İşlev Olarak İK

AI, iş dünyasının görünümünü çarpıcı biçimde yeniden şekillendiriyor. Bir zamanlar haftalar veya aylar süren İK görevleri, artık ChatGPT, Google Gemini ve Microsoft Copilot gibi araçlar sayesinde saatler içinde tamamlanabiliyor.

AI yazılımlarının ve araçlarının birikimli gücüne tanıklık etmek için harika bir dönem; ancak bu durum, nitelikli çalışanların ve profesyonel yazarların geleceği hakkında zor soruları da gündeme getiriyor. Teknoloji CEO’ları şimdiden beyaz yakalı pozisyonlarda %10–30 oranında azalma öngörüyor; hatta tek çalışanlı, milyar dolarlık ilk şirketten bile söz ediliyor. 

Bu, İK’nın yalnızca AI’ın yükselişine tepki vermediği; aynı zamanda AI’ın beraberinde getirdiği iş gücü dönüşümünde kuruluşlara rehberlik etmekten sorumlu işlev hâline geldiği anlamına geliyor.

Performans Yönetimini İleri Taşımak İçin AI Nasıl Kullanılabilir?

AI’ın etkisinin en görünür olduğu alanlardan biri performans yönetimidir.

Bir yönetim programını sıfırdan geliştirmek, ister çalışan sayısı ister gelir açısından olsun, belirli bir büyüklüğü aşan şirketlerde ölçek büyütmenin doğal bir sonucu olarak görülürdü. Ancak AI artık yalnızca veri miktarını değil, bir kuruluşun kültürünün tonunu ve hissini de yansıtan iş tanımlarının, maaş aralıklarının, işe alıştırma modellerinin ve performans değerlendirme şablonlarının yanı sıra misyon, vizyon ve değer ifadelerinin de oluşturulmasına olanak tanıyor.

Kişiselleştirilmiş öğrenme ve gelişim uygulamaları artık bireyselleştirilmiş eğitim planlarının oluşturulmasına ve çalışan deneyiminin iyileştirilmesine yardımcı oluyor. Koçluk uygulamaları şu anda kullanıma sunuluyor ve yöneticilere ve bireysel katkı sağlayan çalışanlara, duruma özgü ve işle ilgili zorlukların nasıl ele alınacağı konusunda gerçek zamanlı geri bildirim sağlıyor. Veri analitiği ve sayısal temelli kadro modelleri, AI’ın veri odaklı dünyasında kuşkusuz yeni seviyelere ulaşacak. 

İlgili mülakat soruları, referans kontrolü sorguları ve işe alıştırma programlarından oluşan bir set geliştirmek de artık yalnızca geniş İK ekiplerine sahip büyük kuruluşların alanı değil.

Sonuçları yine de dikkatle incelemeniz ve içeriği kuruluşunuza veya departmanınıza göre özelleştirmeniz gerekecek; ancak AI sayesinde asıl yoğun emek gerektiren çalışmalar zaten tamamlanmış olacak. İşe alım yöneticisinden veya departmandan gerekli düzenlemeleri ve onayları aldıktan sonra şirketinizdeki bir sonraki role geçebilirsiniz. Roller, sorumluluklar ve sınıflandırmalara ilişkin eksiksiz bir taksonomi, oldukça kısa bir sürede tek bir kişi tarafından geliştirilebilir.

AI’ın büyük dil modellerinden elde edilen verilerin hâlâ incelenmesi ve etik yollarla edinilmesi gerekse de yukarıdaki performans yönetimi örneklerinin çoğundaki veri doğruluğu seviyesi oldukça iyi derlenmiş görünüyor ve çok az düzeltme gerektiriyor.

AI Kullanımının Hukuki ve Etik Sonuçları Neden Operasyonel Sonuçlar Kadar Önemlidir?

Yine de bu yeni verimlilik beraberinde sorumluluk getiriyor. AI benimsemesinin hukuki ve etik sonuçları, operasyonel sonuçlar kadar önemli hâle geliyor. 

Farklı gruplar üzerindeki orantısız etki ve algoritmik önyargı iddiaları, gelecekte kuşkusuz davacı avukatları için bir malzeme ve içtihat incelemelerinin konusu olacaktır. Şirketler ve İK ekipleri, AI tarafından oluşturulan önerileri sürekli olarak incelemeden ve çarpık sonuçları izlemeden işe alım, seçme veya terfi kararlarında AI'ya körü körüne güvenmemelidir.

İstihdam hukuku alanı şimdiden yeni terminoloji ve varsayımsal senaryolarla çalkalanıyor. "Algoritmik önyargı", şirketlerin savunmakta zorlanacağı bir hukuki suçlama hâline gelecek; çünkü İK profesyonelleri bu alanda eğitimli değil. Algoritmik kararların özgeçmiş taramasını, işe alımı, terfileri ve işten çıkarmaları nasıl etkilediğini açıklamakta zorlanacaklar. Federal düzeyde henüz bir düzenleme bulunmasa da (bence buna acilen ihtiyaç var), Kaliforniya öncülüğü üstlendi. 1 Ekim itibarıyla Kaliforniya Medeni Haklar Departmanı, geliri 500 milyon doların üzerinde olan büyük şirketlerin zorunlu “önyargı denetimleri” gerçekleştirmesini şart koşuyor.

Sonraki konu ise mahremiyet. Açık sistem AI, çalışan bilgilerini gizli tutmayacak; bu nedenle kapalı sistem AI'nın daha anlamlı olup olmayacağı sorusu ortaya çıkıyor — ancak bu yalnızca bu tür programları karşılayabilecek daha büyük işverenler için geçerli.

Ayrıca, muafiyet statüsüyle ilgili ücret ve çalışma süresi soruları da var. AI “bağımsız karar verme” ve “takdire dayalı çaba”nın çoğunu gerçekleştiriyorsa, şu anda “muaf” olarak sınıflandırılan çalışanlar, muaf olmayan olarak yeniden sınıflandırılmaları ve fazla mesai ücretine hak kazanmaları gerektiğini ileri sürebilir mi?

Daha da kışkırtıcı bir soru: İşverenler robotların gerçekleştirdiği cinsel tacizden sorumlu tutulacak mı?

Bu nedenle, diğer konuların yanı sıra işe alım ve terfi süreçlerinde işverenlerin AI sonuçlarına ve önerilerine yönelik itirazlara dayanan yepyeni bir istihdam hukuku alanı oluşacağını düşünüyorum.

Paul'un İpucu

Davacı avukatları, işverenlerin AI sonuçlarına yönelik itirazlara dayanan yepyeni bir istihdam hukuku alanıyla karşı karşıya kalacak.

İK yöneticilerinin, AI sonuçlarının uygun şekilde analiz edilmesini ve gerektiği şekilde doğrulanmasını sağlamak için AI değerlendirme becerilerini geliştirmeleri gerekecek.

İK Liderleri AI Değerlendirme Uygulamalarını Nasıl Güçlendirebilir ve Riski Nasıl Azaltabilir?

AI uygulaması söz konusu olduğunda, özellikle Kaliforniya'da genel tavsiye şudur:

1. İstihdama dayalı kararları desteklemek için AI kullanın; kararların yerine geçmesi için değil.
2. Sonuçlardaki sorunlu eğilimlerin veya kalıpların hızla belirlenip düzeltilmesini sağlayacak gözetim ve raporlama mekanizmaları oluşturun — örneğin algoritma belirli roller için yalnızca beyaz erkekleri veya 40 yaşın altındaki beyaz erkekleri öneriyor gibi görünüyorsa.
3. Önyargı testi için bir protokol geliştirin.

Kaliforniya yasası ilk yasa, ancak kesinlikle son yasa olmayacak ve mevcut 500 milyon dolarlık gelir eşiği zaman içinde muhtemelen düşürülecek.

Yazma, Araştırma ve Hikâye Anlatımı İçin AI Kullanımı

Danışmanlık uygulamamı ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden yaklaşık altı ay önce, Nisan 2022'de başlattım. Bu nedenle henüz daha yeni İK'ya özgü AI araçlarıyla çalışmadım. AI'yı çoğunlukla tek kişilik işletmemde bağımsız bir danışman olarak araştırma, analiz ve yazma çalışmalarımı desteklemek için kullandım.

Danışmanlık ve yazarlık çalışmalarımda öne çıkan şey kullanım kolaylığıdır. Sonuçlarda belirli bir ton veya duygu oluşturmak için yapay zekâ istemimde “bütün bir hikâye anlatabilmeyi” seviyorum. Örneğin, “samimi ve resmiyetten uzak bir ton kullan” gibi yönlendirmeler eklemek çıktıyı güçlü bir şekilde etkiliyor.

Kitap incelemeleri için yapay zekâyı kullanmayı da çok seviyorum — bir kitaptaki veya makaledeki temel kavramları ve dersleri özetlemesini ve ortaya çıkarmasını istemek oldukça faydalı. Saniyeler içinde, bir kitabın tamamını okumaya vaktim olmasa bile, kitabın genel teması ve önemli noktaları hakkında fikir edinebiliyorum. 

Yapay zekânın bu kadar ilgili ve güncel bilgiyi bu kadar hızlı ortaya çıkarabilmesi gerçekten dikkate değer.

Yapay Zekâ Sertifikasyonu Neden Bir Gereklilik Haline Gelecek?

Yapay zekâ her sektöre ayrılmaz bir şekilde entegre oldukça, sertifikasyon konusu giderek daha önemli hale gelecek. 

Yapay zekâ sertifikasyonu, profesyonellerin kariyer gelişiminde nasıl bir rol oynayacak? Gerekli yeterlilik belgelerini kim sağlayacak? Bunlar doğrudan Google, Microsoft ve OpenAI tarafından mı verilecek, yoksa Coursera, FutureLearn ve diğerleri gibi Kitlesel Açık Çevrim İçi Kurslar (MOOCs) bu boşluğu mu dolduracak?

Gelecek neslin liderleri, yapay zekâ okuryazarlığını bir avantaj olarak değil, bir gereklilik olarak görecek.

Otomasyon İş Gücünü Nasıl Yeniden Şekillendirecek?

İK’nın ötesine baktığımızda, yapay zekânın dalga etkileri tüm sektörleri yeniden tanımlamaya hazırlanıyor.

Değişimin hızı arttıkça, yapay zekânın en büyük etkileri üç alanda ortaya çıkacak:

1. Adaleti sağlamak ve olumsuz farklı etki davalarına karşı koymak için yapay zekâ modellerinin daha sıkı incelenmesi, zorunlu doğrulama çalışmaları ve önyargı denetimleri.
2. İK, pazarlama, satış, müşteri hizmetleri, finans ve bilişim dâhil olmak üzere işletme faaliyetleri genelinde beyaz yakalı, üniversite mezunu iş gücünde önemli ölçüde küçülme.
3. Daha küçük şirketlerin yükselişi ve muhtemelen kârlı kalacak, ancak kapsamlı biçimde küçülecek büyük “mega ölçekli” kuruluşların çözülmesi. Bu durum, şirketlerin çalışan sayısını artırmak istemediği ortamlarda, bağımsız danışmanların uzmanlık hizmetlerine ihtiyaç duyan şirketlere gerçek zamanlı çözümler sunduğu portföy çalışmasındaki artışla birlikte gerçekleşecek.

Bu değişimler çalışma, liderlik etme ve büyüme kavramlarının anlamını yeniden tanımlayacak — en hızlı uyum sağlayan kuruluşlar ise açık bir avantaja sahip olacak.

Bununla birlikte, bugün var olmayan yeni işlerin ortaya çıkmasını beklemek gerçekçi. Örneğin 1950’de 43 milyon Amerikalının işi vardı. 2020’ye gelindiğinde ise 152 milyondan fazla Amerikalı istihdam ediliyordu. Dolayısıyla, daha önce var olmayan birçok kategoride olmak üzere, büyük teknolojik değişimlerin yaşandığı bir dönemde 100 milyondan fazla yeni iş yaratıldı.

Yapay zekânın seyri muhtemelen benzer olacak, ancak yeni oluşturulan pozisyonlar, mevcut pozisyonların ortadan kalkacağı zamanlama veya sıklıkla ortaya çıkmayacak. Bunun sonucunda önümüzdeki on yılda yüksek düzeyde bir kesinti ve bileşik dalgalanma beklemek makul.

Yapay Zekâ Çağındaki Liderler İçin Uygulanabilir Öneriler

İleriye dönük olarak profesyonellere ve liderlere tavsiyem basit:

• Merakınızı koruyun, ancak yapay zekâyı insanların karar alma süreçlerinin yerine geçmesi için değil, onlara yardımcı olması için kullanın.
• Denetim ve raporlama mekanizmaları oluşturun ve önyargı testleri için bir protokol geliştirin.
• Yapay zekâ süper treninin önüne geçin ve arkanıza bakmayın.

Paul’ün İpucu

Merakınızı koruyun. Yapay zekâ süper treninin önüne geçin ve arkanıza bakmayın.

Yapay zekâyı proaktif biçimde benimsemeyen ve iş gücündeki uygulamalarını hayal edemeyenler şüphesiz geride kalacak.

Takipte Kalın

Paul’ün çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilir ve PaulFalconeHR.com adresindeki bloguna abone olabilirsiniz. Paul burada liderlere iş yerinde yapay zekânın etik ve pratik biçimde benimsenmesi konusunda tavsiyelerde bulunmaya devam ediyor. Ayrıca çok satan 17 liderlik kitabını da inceleyebilirsiniz.

People Managing People’da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak.