İK teknolojisi CEO’su, yapay zekâ odaklı hale gelmenin çalışanların gerçekten yapmak istediği işleri ortaya çıkardığını söylüyor

Jenny Podewils, dünya genelinde 2.000'den fazla şirket tarafından kullanılan bir İK ve yapay zekâ platformu olan Leapsome'un kurucu ortağı ve eş CEO'sudur. Hızla büyüyen bir temiz teknoloji girişimindeki ve hızla değişen bir sektörde Genel Müdürlük Ofisi Başkanı olarak edindiği önceki deneyimleri, onu temel bir soruya odaklanmaya yöneltti: Uyum sağlayan, hızlı öğrenen ve yüksek performans gösteren kuruluşları nasıl inşa ederiz?

Bu soruyu yapay zekâyla nasıl yanıtladığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için kendisiyle görüştük. İşte söyledikleri.

Hızlı Öğrenmek ve İyi Performans Göstermek İçin Tasarlamak

Ben Jenny Podewils, Leapsome'un kurucu ortağı ve eş CEO'suyum. Almanya'nın Berlin kentinde, düzenli olarak uluslararası konukların ağırlandığı ve ufuk açıcı akşam yemeklerinin yapıldığı bir ortamda, akademisyen olan iki ebeveynin kızı olarak büyüdüm.

Bu deneyim, büyük küresel zorluklarla ilgilenmeye başlamamı sağladı. İsviçre ve Birleşik Krallık'taki üniversite eğitimim sırasında, etki odaklı işletmelerin fark yaratmanın doğru yolu olduğunu keşfettim.

Hızla büyüyen bir temiz teknoloji girişimindeki ve hızla dönüşen bir medya şirketinde Genel Müdürlük Ofisi Başkanı olarak üstlendiğim roller, beni bir soruya yöneltti. Yapay zekâ ajanlarıyla birlikte çalışan, hızlı öğrenen ve yüksek performans gösteren kuruluşları nasıl inşa ederiz?

Uyumu ölçeklendirme, hızlı öğrenen ve iyi performans gösteren ortamlar tasarlama ve gerçek verilere dayanan daha iyi kuruluşlar inşa etme konularına büyük ilgi duymaya başladım. İnsanlar hayatlarının yaklaşık 80.000 saatini işte geçiriyor. Bu zaman etkili olmalı. Bu inanç, Leapsome'un temelini oluşturdu.

Kajetan von Armansperg ve ben, başkalarının yüksek performanslı ekipler kurmasına, olağanüstü çalışan deneyimleri tasarlamasına ve insan odaklı İK yazılımlarını kullanarak başarılı kültürler oluşturmasına yardımcı olmak için 2016 yılında Leapsome'u kurduk.

Leapsome'un kapsamlı İKYS, yetenek ve yapay zekâ platformu, dünya genelinde insan odaklı ve başarılı 2.000'den fazla müşteriye hizmet veriyor. Küresel ofislerimizden birinin bulunduğu New York'ta yaşıyorum.

Bir lider olarak her zaman dinler ve zor soruları sorarım. Sorumluluğunu üstlendiğim konularda sahiplerine güvenir, kendi sorumluluklarım konusunda ise kararlı davranırım. Standartlarım çok yüksektir; aciliyete ve etkiye değer veririm.

İçeride Tamamen Yapay Zekâ Odaklı Olma Kararı

Yapay zekânın faydalarını müşterilerimize erkenden sunmayı benimsedik ve ürünümüzde etkili yapay zekâ özelliklerini hızla kullanıma sunduk. Ayrıca içeride tamamen yapay zekâ odaklı olmayı bilinçli bir şekilde seçtik.

Vizyonu oluşturduk, politikaları belirledik ve altyapı ile araçları erkenden hayata geçirdik. Ekibimizin yüzde yüzü günlük çalışmalarında yapay zekâ araçlarını veya ajanlarını kullanıyor ve çalışanlarımızın yüzde 60'ından fazlası bazı görevleri otomatikleştirmek için en azından basit ajanlar oluşturdu. Dolayısıyla yapay zekâ kullanımı ve denemeler, Leapsome'daki düzenli çalışmalarımızın ve rollerimizin bir parçası.

Performanstan anketlere, bordrodan iş akışlarına kadar platform genelindeki süreçlere yapay zekâyı entegre etmeye devam ediyoruz. Müşterilerimizin yapay zekâdan etkili bir şekilde yararlanmasını nasıl destekleyebildiğimizi görmek heyecan verici; çünkü yapay zekâ, İK bağlamlarının “yaşadığı” yerde doğrudan erişilebilir.

Yapay Zekânın Benimsenmesi İş Yerindeki Gizli Fırsatları Nasıl Ortaya Çıkarıyor?

Yapay zekâ araçlarını içeride kullanıma sunduğumuzda ve benimseme eğrisini gördüğümüzde — ekibimizin tamamı yapay zekâyı düzenli olarak kullanıyor ve çoğu kendi ajanlarını oluşturuyor — sürtüşme bekliyordum: biraz şüphecilik, bildikleri yöntemlere bağlı kalmayı tercih eden kişilerden biraz direnç.

Bunun yerine heyecan ve rahatlamanın bir karışımıyla karşılaştım. İnsanlar gerçek işlerinin etrafında biriken işleri üzerlerinden atmak istiyordu: ilk taslakları hazırlamak, özetlemek, takip etmek, veri çekmek ve biçimlendirmek. Yapay zekâ bunları üstlendiğinde bir şey değişti — insanlar eleştirel düşünme ve insani muhakeme gerektiren, tatmin edici çalışmalara daha fazla zaman ayırmaya başladı.

Bu bana rahatsız edici bir şey anlattı. Yetenekli insanlara yalnızca sıkıcı işler vermiyorduk. Rollerinin en iyi kısımlarını idari yapıların altında yavaş yavaş gömen sistemler kurmuştuk ve çoğu insan, işlerin böyle yürüdüğünü sessizce kabullenmişti. Yapay zekâ bunu görünür kıldı. Görünür hale geldikten sonra kimse eskiye dönmek istemedi. Potansiyel çok büyük ve bu heyecan verici!

Asıl ders: benimseme, sorunların en küçüğüdür. İdari işler ortadan kalktığında keşfettiğiniz şey, asıl işin nerede başladığıdır.

Liderler Yapay Zekâdan Nasıl Yararlanabilir?

Lider olarak rolümün önemli bir parçası, kendi sürekli eğitimime ve yapay zekâyı uygulamalı olarak denemeye zaman ayırmak. Günümüzde liderlerin bu zamanı kendileri için ayırmasının kritik olduğuna inanıyorum.

Liderler ve İnsan fonksiyonundaki profesyoneller için fırsat; manuel süreçleri otomatikleştirerek, parçalı verilerin üstesinden gelerek ve içgörüleri daha hızlı üreterek işin stratejik ortağı rolünü üstlenmektir. Bu aynı zamanda otomatikleştirilmemesi gereken önemli insan ve iş ortaklığı çalışmalarına kapasite kazandırır.

Yöneticilerle "yüz yüze zaman" geçirmenin çalışanların gelişmesinin birincil yolu olduğu fikrinden vazgeçmek zorunda kaldım. Yapay zekâ koçluğu, iyi uygulandığında ve insan gözetimiyle yürütüldüğünde, en iyi yöneticilerin bile ölçeklendiremeyeceği tutarlı ve zamanında rehberlik sağlayabilir.

Açık olmak gerekirse: Bu, yöneticilerin yerini almaz; onların erişim alanını genişletir ve çalışanların resmî kontroller arasındaki dönemde de destek almasını sağlar.

Yapay Zekâ ile Performans Değerlendirmelerini Nasıl Baştan Tasarladık?

Hem kurum içinde hem de ürünümüzde performans değerlendirmelerini yapay zekâ ile baştan tasarladık. Bu, tüm sürece bakış açımızı temelden değiştirdi.

Eski yöntem: Yöneticiler değerlendirme taslaklarını yazmak için saatler harcıyor, çoğu zaman sıfırdan başlıyor ve aylar önceki belirli başarıları hatırlamakta zorlanıyordu. Yoğun bir idari yük gerektiren, zahmetli ve yavaş bir süreç sonuçlara ve takvimlere zarar veriyordu! Değerlendirmeler, uyum sağlama amacı taşıyan bir uygulamaya dönüşme ve uyumlanma ile gelişim odaklı bir görüşme olma niteliğini kaybetme riski taşıyordu.

Yapay zekâ ile güçlendirilmiş yöntem: Toplantılardan, hedeflerden ve önceki geri bildirimlerden elde edilen bağlamı kullanarak değerlendirme geri bildirimleri taslağı hazırlayan bir yapay zekâ asistanı geliştirdik. Yapay zekâ, kullanıcıları süreç boyunca yönlendiriyor, ilgili bağlamı — çalışanın neleri başardığını, nerelerde zorlandığını ve nasıl ilerlediğini — ortaya çıkarıyor ve yöneticilerin doğrudan bağlı çalışanlarına ilişkin insani muhakemelerine, empati ve kişisel bağlarına dayanarak düzenleyebileceği, geliştirebileceği ve kişiselleştirebileceği ifadeler öneriyor.

Sonuçlar: Yöneticilerin değerlendirmeleri yazmak için harcadığı medyan süre önemli ölçüde azaldı. Daha da önemlisi, yöneticiler boş bir sayfaya bakmak yerine düzenleme yapıp ayrıntılar eklediği için kalite arttı. Çalışanlar, geri bildirimlerin daha özgül ve eyleme dönük olduğunu belirtiyor.

Aynı yaklaşımı çalışanların soru ve yanıt süreçlerine de uyguladık. İK, Slack ve e-posta üzerinden, hatta bazen aynı kişinin birden fazla kez sorduğu aynı politika sorularını tekrar tekrar yanıtlıyordu. Yapay zekâ yardım masası aracımız artık bu soruları bilgi tabanımızdan yararlanarak sade bir dille yanıtlıyor. İK böylece bu zamanı insan uzmanlığı gerektiren işlere ayırabiliyor.

Bunu anket sonrası analizlere de uyguladık. Daha önce açık uçlu yanıtları sentezlemek için haftalar harcıyor, üstelik çoğu zaman eksik analiz yapıyorduk. Yapay zekâ artık temaları ve örüntüleri birkaç gün içinde ortaya çıkarıyor; böylece liderler geri bildirimler hâlâ tazeyken harekete geçebiliyor.

Ortak nokta: Yapay zekâ idari yükü üstlendi; böylece insanlar, kimsenin devredemeyeceği görüşmeler, kararlar ve takibi içeren, insani muhakeme gerektiren işlere odaklanabildi.

Yapay Zekânın Potansiyeli Neden Çoğu Zaman Kurumsal Hazırlığı Aşıyor?

İnsanlar "Yapay zekâ İK'yı dönüştürecek" sözünü duyuyor ve sihirli bir düğme bekliyor. Yapay zekâ, çevresindeki veri, iş akışları ve yönetişim ne kadar iyiyse ancak o kadar iyidir. Çalışan verileriniz birbirinden kopuk beş farklı sistemde bulunuyorsa ya da süreçleriniz gayriresmî ve tutarsızsa yapay zekâ bunu çözemez.

Daha kötüsü, yanlış verileri ortaya çıkararak en iyi ihtimalle kafa karışıklığına, en kötü ihtimalle de ciddi bir soruna yol açabilir.

Jenny'nin Düşünceleri

Yapay zekâ yalnızca onu çevreleyen veriler, iş akışları ve yönetişim kadar iyidir.

Bunu, yapay zekâyı ürünümüze sisteminizin kayıt kaynağı olarak yerleştirerek; tüm bağlamınızı süreçlerinize ve iş akışlarınıza bağlayacak şekilde tasarlayarak ele alıyoruz — ayrı bir özellik olarak sonradan eklemiyoruz.

Yapay zekâmız, hedef belirleme süreci içinde çalışanlara koçluk yapıyor. Değerlendirme döngüsü içinde değerlendirmelere yardımcı oluyor. Tanımlanmış bir bilgi tabanındaki politika sorularını yanıtlıyor. Yapı, sınırları belirliyor ve yapay zekâ bu sınırlar içinde çalışıyor.

Ayrıca varsayılan olarak insan denetimini esas alıyoruz. Yapay zekâmız taslaklar hazırlıyor, önerilerde bulunuyor ve özetliyor; ancak bir kişi onaylamadan herhangi bir işlem gerçekleştirmiyor. İK kararlarının, yapay zekânın özerk olarak ele almaması gereken bağlam, nüans ve sonuçlar içerdiğine inanıyoruz. Yapay zekânın denetim olmadan "sadece yapmasını" isteyen liderler, kendilerini hukuki, etik ve güven sorunlarına açık hâle getiriyor.

Yapay Zekâ Entegrasyonunda Genişlemek Yerine Derinleşmek

Bir yıl önce çok sayıda aracımız vardı. Şimdi daha az aracımız var ve bunlar daha fazla entegre durumda. Genişlemek yerine derinleştik. Yapay zekâ özelliklerini iş akışlarımızın her yerinde kullanıyoruz: değerlendirme taslakları, anket özetleri, yapay zekâ destekli koçumuz, politika soru-cevapları, toplantı dökümleri ve veri içgörüleri.

Bunlar ayrı yapay zekâ eklentileri değil; bunları işin gerçekleştiği yerlere entegre ediyoruz ve bu da benimsenmeyi sağlıyor.

Temelimizi kendi aracımız oluşturuyor ve kendi müşterimiz olmak bazı şeyleri netleştiriyor. Dürüst kalmamızı sağlıyor. Onu her şey için kullanıyoruz: İKYS (çalışan kayıtları, belgeler, devamsızlıklar, bordro hazırlığı, iş akışları), yetenek yönetimi (performans değerlendirmeleri, hedefler, çalışan bağlılığı anketleri, geri bildirim, öğrenme, bire bir görüşmeler) ve yapay zekâ. Verilerin tek bir yerde bulunması, göründüğünden daha önemli.

Bunun ötesinde, ekipler arası kullanım için Dust ve Notion'da özel ajanlar oluşturduk. Göreve bağlı olarak Gemini, Claude ve Lovable'ın hepsi sürecin içinde. Ayrıca her ekibin üzerine kendi teknoloji yığını katmanı eklenmiş durumda. Her şeyi standartlaştırmaya çalışmıyoruz; ancak temelimizi neyin oluşturduğu konusunda bilinçliyiz.

Geçen yılki en büyük değişim konsolidasyon oldu. Her biri bir işi iyi yapan, ancak veri parçalanmasına ve sürekli geçiş maliyetlerine yol açan çok fazla nokta çözümümüz vardı. Daha az araç, daha derin entegrasyon ve tek bir uygulamada yalıtılmış olmak yerine iş akışlarının geneline yerleştirilmiş yapay zekâ.

Yapay Zekâ Gelişim Koçu Neden Oyunun Kurallarını Değiştirebilir?

Kendi Gelişim Koçumuzu kurum içinde kullanıyoruz. Bu, çalışanlara ve yöneticilere resmî bir değerlendirme döngüsünü veya yöneticinin müsait olmasını beklemeden gelişim konusunda gerçek zamanlı rehberlik sağlayan bir yapay zekâ ajanı.

Büyüyen şirketlerdeki yöneticilerin üzerindeki yük ağır. Herkesle iletişim kuramıyorlar ve yönlendirmeye ihtiyaç duyan çalışanlar, değerlendirme dönemi gelene kadar çoğu zaman bunu alamıyor. Gelişim Koçu bu ritmi değiştiriyor.

Çalışanlar hedefleri hakkında sorular sorabilir, belirli sonraki adımları öğrenebilir ve rollerinde "harika" performansın nasıl göründüğünü anlayabilir. Yöneticiler, bunu tepkisel konuşmalar yerine anlamlı konuşmalara hazırlanmak için kullanabilir. Hedeflerden, geri bildirim geçmişinden ve şirket çerçevelerinden bağlam çektiği için ortaya koyduğu bilgiler genel değil, spesifiktir.

Benim en çok önemsediğim şey arka planda olanlar: sinyaller. Çalışanlar, aksi takdirde asla duyamayacağımız soruları yapay zekâya sorduğunda bir şeyler öğreniyoruz — bireyler hakkında değil (veriler toplulaştırılmış ve anonimdir); netliğin nerede eksik olduğu, insanların nerede takılı kaldığı ve yöneticilerin neleri ele almadığı hakkında. Bu tür erken sinyalleri başka herhangi bir yolla elde etmek zor.

Ajanlar işin ötesine de geçiyor. Evde, aile yönetimini kolaylaştırmak için birkaç özel yapay zekâ ajanı oluşturdum. Örneğin, belirlediğim sağlıklı beslenme ilkelerini dikkate alan haftalık bir yemek planlayıcısı oluşturdum.

Yapay Zekâ Okuryazarlığını Öğretmenin En İyi Yolu Neden Eş Desteğine Dayalı ve Uygulamalı Yaklaşımdır?

Yapay zekâ kullanımını isteğe bağlı değil, yapısal hâle getirdik. Yalnızca mühendislik veya ürün ekipleri değil, her ekip üyesi yapay zekâ araçlarına erişebiliyor. Yapay zekâ yetkinliği belirli rollerin veya işlevlerin ayrıcalığı olamaz.

Okuryazarlığı zorunlu eğitimle değil, paylaşım yoluyla geliştirdik. İnsanlar yapay zekâyı iş akışlarında nasıl kullandıklarını gösteriyor. Bu, eş desteğine dayalı, uygulamalı ve bazen dağınık bir süreç; ancak kalıcı olmasını sağlayan da bu. Birisi işe yarayan bir şeyi gösteriyor, bir başkası da bunu kendi bağlamına uyarlıyor. Bu yayılım, gerçek benimsemeyi her türlü yukarıdan aşağıya uygulamadan daha hızlı oluşturuyor.

Fark ettiğim şey şu: insanlar ne kadar çok deneme yaparsa, otomatikleştirmek istedikleri işleri ve yıllarca "işin sadece bir parçası" olarak kabullendikleri görevleri o kadar çok keşfediyor. Yapay zekâ, insanlara bunu sorgulama izni ve fırsatı veriyor.

Yönetişim konusunda veri gizliliğiyle ilgili açık ve netiz. Herkes hangi verilerin harici yapay zekâ araçlarına girip hangilerinin giremeyeceğini biliyor. Bu tartışmaya açık değil. Koruyucu sınırların net olması, insanlara bu sınırlar içinde sınırları zorlamaları için güven veriyor.

"Yapay zekâya hazır" olmanın nasıl göründüğüne gelince: Bunu bir kontrol listesinden çok bir kültür olarak tanımlardım. Yargılanma korkusu olmadan denemeler yapan çalışanlar. "Bunu bir insan mı yapmalı?" diye soran ekipler.

Yapay zekâ kullanımını gösteriş için değil, gerçekten kullandıkları için görünür biçimde modelleyen liderler. Ben de bu konuda kendim açık olmaya çalışıyorum. Ekiplerimden yapay zekâ yetkinliği geliştirmelerini istiyor ve ben bunu uygulamıyorsam, bu liderlik değildir. Bu sadece bir gösteridir.

Yapay Zekâ Neden Erişebildiği Veriler Kadar İyidir?

Veriye erişim çok önemlidir. Yapay zekâ yalnızca erişebildiği veriler kadar iyidir.

İK sisteminizin dışında çalışan parlak, bağımsız bir yapay zekâ aracısı elbette bir iş tanımı yazabilir. Ancak belirli bir ekipte bağlılığın azalıp azalmadığını, yüksek performans gösteren bir çalışanın aylardır gelişim görüşmesi yapıp yapmadığını veya bir yöneticinin doğrudan bağlı çalışanlarının kendi akran değerlendirmelerinde sürekli olarak düşük performans gösterip göstermediğini söyleyemez.

Bu içgörü; İKYS, hedefler, geri bildirim, değerlendirmeler, bağlılık ve öğrenme verilerinin tümünün tek bir yerde bulunduğu, geçmişe dayalı ve birbirine bağlı verileri gerektirir. Yapay zekâ destekli olsalar bile parçalı, belirli noktalara odaklanan çözümler bunu sağlayamaz. Bu sorunu çözmek için yıllarımızı harcadık.

Yol haritamız aracılara dayalı yapıya odaklanıyor. Belgeleri taslak hâline getirmek, politika sorularını yanıtlamak ve yöneticilere takip konusunda hatırlatmalarda bulunmak gibi sınırları belirlenmiş, özel görevleri yerine getiren aracılar geliştiriyoruz; insanlar ise karar verme yetkisini koruyor.

Bu aracılar arka planda çalışır. Amaç, yalın bir İK ekibinin başarabileceklerini genişletmektir. Böylece bir veya iki çalışma arkadaşıyla 200 çalışanın insan operasyonlarını yürüten bir İK lideri, gününü idari işlere harcamayı bırakıp sonuçları doğrudan etkileyen çalışmalara odaklanabilir.

Yapay Zekâ İK'nın Amacı Üzerine Neden Bir Muhasebeye Zorluyor?

İK liderleri için bu dönem bir teknoloji geçişinden çok daha fazlasıdır. Yapay zekâ, İK'nın amacı üzerine bir muhasebeye zorlar.

Konuştuğum insanların çoğu, insanları önemsedikleri için İK'ya girdi. Kültürler oluşturmak, liderler geliştirmek ve insanların en iyi işlerini yapabilecekleri ortamlar yaratmak istiyorlardı.

Yolun bir yerinde çoğu süreç yöneticisine dönüştü. Sistemler birikti. Rol de bu sistemlerin etrafında şekillendi. İK teknolojiniz insanlardan çok süreçlere değer veriyorsa, bu dinamik zamanla rolü biçimlendirir. Araçlar davranışları şekillendirir. Sistemler rolleri şekillendirir. Bunun adını koymaya ve bu düzeni değiştirmeye değer.

İK'da yapay zekâ kullanımı için bazı pratik öneriler:

• En gösterişli özellikle değil, nefret ettiğiniz işle başlayın. Tekrarlayan, düşük değerli işlere nerede zaman harcıyorsunuz? Önce yapay zekâyı orada uygulayın. İlk taslak. Özet. Takip için peşinden koşma. Bu görevleri otomatikleştirin ve zamanınızı sizin katkınızı gerektiren işlere ayırın.
• Varsayılan olarak insan denetimini sürece dahil edin. Yapay zekâ özellikle kararların insanların kariyerlerini ve geçim kaynaklarını etkilediği İK alanında karar vermemeli, destek olmalıdır. Bu beklentiyi açıkça belirleyin ve koruyun.
• Rahat hissettiğinizden daha hızlı ilerleyin. Bugün yapay zekâ yetkinliği geliştiren kuruluşlar, zaman içinde katlanan avantajlar elde edecek. Yapay zekânın "olgunlaşmasını" beklemek, bir bedeli olan bir seçimdir.
• Ekibinizi de yanınızda götürün. Yeni başlayan çalışanlar ve ön saflardaki yöneticiler çoğu zaman en net fırsatları görür. Benimseme, en az teknoloji kadar kültürle de ilgili bir zorluktur.
• Daha genel anlamda liderler için: Yapay zekâ kullanımını bizzat modelleyin, yöneticilerinize ciddi yatırım yapın ve amacı her zaman odağın merkezinde tutun. Yapay zekâ işlerin nasıl yapıldığını değiştirir. Neden önemli olduklarını değiştirmez.

İK Rolleri Önümüzdeki 5 Yılda Nasıl Değişecek?

Beş yıl içinde İK'nın süreç yöneticisi kimliğini tamamen geride bırakacağına inanıyorum; İK'ya hâlâ bu şekilde yaklaşan şirketler bunun etkisini iş sonuçlarında hissedecek.

Değişim şimdiden başladı. İleriyi düşünen kuruluşlardaki İK liderleri artık değerlendirmelerin yapılıp yapılmadığı veya anketlerin gönderilip gönderilmediği üzerinden ölçülmüyor. Sonuçlar üzerinden ölçülüyorlar:

• En önemli olduğu yerde çalışanların elde tutulması iyileşiyor mu?
• Yöneticiler ekiplerindeki kişileri geliştiriyor mu?
• Harekete geçebileceğimiz şekilde çalışan bağlılığı, performans ve üretkenlik arasında bir bağlantı kurabiliyor muyuz?

Yapay zekâ, operasyonel katmanı güvenilir bir şekilde yöneterek bu değişimi mümkün kılar; böylece İK liderleri stratejiye, teşhise ve müdahaleye odaklanabilir.

Geleceğin İK ekibi daha küçük, daha kıdemli ve önemli ölçüde daha etkili olacak. Bunun nedeni çalışan sayısının azaltılması değil, rolün kapsamının genişlemesi ve liderlik masasında güvenilirlik kazanması. İdari katmanda daha az zaman, iş kararlarının alındığı odada daha fazla zaman.

İK'yı hâlâ parçalı sistemlerle, yani İK bilgi sistemi, performans, çalışan bağlılığı ve öğrenme için ayrı araçlarla yürüten kuruluşlar ölçülebilir bir dezavantajla karşı karşıya kalacak. Yapay zekâ bağlantılı verilerden faydalı içgörüler üretir. İzole verilerden ise gürültü üretir. Parçalanmışlık pahalı bir mirasa dönüşüyor ve hesaplaşma çoğu kişinin beklediğinden daha yakın.

Beş yıl içinde kazanacak İK anlayışı, çoğu insanın bu alana girerken yapmak için kaydolduğunu düşündüğü işe çok daha fazla benzeyecek.

İK'da Yapay Zekâyı İnsan Odaklı Tutma

İK, yapay zekâyı kötü bir şekilde uygularsa — hesap verebilirliği ortadan kaldırmak için kullanır, kötü kararları daha hızlı ve daha geniş ölçekte almak için kullanır ya da kültürleri oluşturan zorlu insani konuşmaların yerine koyarsa — yalnızca fırsatı boşa harcamış olmayız. Yeniden inşa edilmesi zor şekillerde güveni aşındırırız.

Asıl risk arızalı bir yapay zekâ değildir. Risk, tam olarak tasarlandığı gibi çalışan ancak yanlış yöne işaret eden yapay zekâdır. Daha hızlı gerçekleşen ama daha az insani hissettiren değerlendirmeler. Yanıtın doğru veya adil olup olmadığını kimse kontrol etmeden bir sohbet robotu tarafından "yanıtlanan" politikalar. Bir sistemden geldikleri için nesnel görünen kararlar; oysa sistem, onu geliştiren kişinin varsayımlarını yansıtır.

Felsefemiz net: Yapay zekâ, birinin kariyerini, geçimini veya refahını etkileyen kararlarda insan muhakemesinin yerini asla almamalıdır. Yapay zekâ taslaklar hazırlar, önerilerde bulunur ve önemli noktaları ortaya çıkarır. Bir insan inceler, karar verir ve sonucun sorumluluğunu üstlenir. İnsan muhakemesi tartışmaya açık değildir.

Jenny'nin Düşünceleri

Yapay zekâ, birinin kariyerini, geçimini veya refahını etkileyen kararlarda insan muhakemesinin yerini asla almamalıdır…İnsan muhakemesi tartışmaya açık değildir.

En çok saygı duyduğum İK liderleri yalnızca "ne kadarını otomatikleştirebiliriz?" diye sormuyor. "Neler asla otomatikleştirilmemeli ve neden?" diye soruyorlar. Yapay zekânın güven oluşturan versiyonunu, güveni aşındıran versiyonundan ayıran şey bu disiplin.

Bu aynı zamanda People over Perks topluluğunda, İK profesyonellerine yönelik topluluğumuzda, en sık tekrarlanan konuşmalardan biri — ve açıkçası bu konudaki en sağlam düşüncelerden bazıları da oradan geliyor. Kendi kuruluşunuzda üzerinde çalıştığınız bir soruysa, sizi aramıza katılmaya teşvik ederim.

Söylediğim gibi, insanlar hayatlarının yaklaşık 80.000 saatini işte geçiriyor. Bu zaman anlamlı olmalı. Yapay zekâ da bunu daha anlamlı kılmaya yardımcı olmalı.

Takipte kalın

Jenny Podewils'in çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilir ve Leapsome'a göz atabilirsiniz!

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