İnsan ve Kültür Direktörü, Yapay Zekâ Konusundaki Güvenin Benimsemeyi Öngörmediğini Söylüyor

Justin Angsuwat, Google, PwC, Thumbtack ve Blackbird Ventures gibi kuruluşların yüksek performanslı ekipler oluşturmak için verilerden, teknolojiden ve insan stratejisinden yararlanmasına yirmi yıl boyunca yardımcı oldu. Kendisi şu anda Culture Amp'te İnsan ve Müşteri Etkileşiminden Sorumlu Genel Müdür olarak görev yapıyor.

Justin'le yaptığımız konuşmada, benimseme ve güvenin farklı sorunlar olduğunu söyledi.

Yapay Zekâ Liderliğin Rolünü Nasıl Değiştiriyor?

Ben, Culture Amp'te İnsan ve Müşteri Etkileşiminden Sorumlu Genel Müdür Justin Angsuwat'ım.

Son 20 yılda PwC, Google, Thumbtack ve Blackbird Ventures gibi şirketlerle çalışan deneyimini optimize eden, güçlü iş yeri kültürlerini teşvik eden ve yüksek performanslı ekipler oluşturan veri ve analiz sistemleri kurmak için çalıştım. Bu süre içinde teknoloji, insan liderliğinde mümkün olanları tamamen değiştirdi. 

Son 18 ayda bunun çok daha dönüştürücü bir şeyin yalnızca başlangıcı gibi hissettirdiğini fark ettim. Yalnızca mevcut iş akışlarını hızlandırmıyor, bu iş akışlarına gerçekten ihtiyacımız olup olmadığını da sorguluyoruz.

Yapay zekâ yalnızca İK'yı hızlandırmıyor, onu yeniden tasarlıyor ve bu durum bugün liderliğe yaklaşımımı belirliyor. Beni, "süreçlerimizi nasıl optimize ederiz?" sorusundan "içgörü ve eylem sürekli olduğunda neler mümkün hâle gelir?" sorusuna geçmeye zorladı.

Yapay Zekâ Dönüşümünü Küresel Ölçekte Yönetmek

Culture Amp'te, dünyanın önde gelen çalışan deneyimi platformunda İnsan ve Müşteri Etkileşimine liderlik ediyorum. Dünya genelinde 90'dan fazla ülkeye yayılan 6.000 kuruluşta 25 milyon çalışana hizmet veriyoruz.

Sorumluluk alanım, yapay zekâ dönüşümüne liderlik etmek ve müşterilerimizin kendi dönüşümlerini gerçekleştirmelerini sağlamak da dâhil olmak üzere, kurum içi kültürümüzü oluşturmayı ve desteklemeyi kapsıyor. ABD, Birleşik Krallık, Almanya ve Avustralya'ya dağılmış küresel bir ekibiz; bu nedenle çok farklı bağlamlar arasında tek ve bütünlüklü bir kültür oluşturmanın karmaşıklığını sürekli olarak yönetiyorum.

Dağıtık çalışma gerçeği, modern iş yerinde neyin işe yaradığını daha iyi anlamamızı sağladı; çünkü müşterilerimizin karşılaştığı zorlukları ve fırsatları biz de aynı şekilde deneyimliyoruz.

Yapay Zekâ Kullanımında Çalışan Güveni Nasıl Artırılır?

Çalışan güvenine ve yapay zekâ ile yetkinlik geliştirmeye yaklaşımımızı değiştirdik. Bir yıl önce, tek bir özel hedefle "Accel-AI-rate" adını verdiğimiz altı haftalık bir program başlattık: çalışanların yalnızca merak duymasını değil, yapay zekâyı kullanırken kendilerine güvenmelerini sağlamak.

Keşfi beklentiden ayırdık; kusursuz sonuçlar sunma baskısı yoktu, yalnızca anlamadan denemeye ve uygulamaya geçişi sağlayan yapılandırılmış bir öğrenme süreci vardı. Kuruluşumuzun neredeyse %80'i günlük işlerinde yapay zekâyı kullanma konusunda kendine güvendiğini bildirdi; bu oran başlangıçtaki seviyemizden daha yüksekti ve olumsuz görüş bildirenlerin oranı yalnızca %4'tü.

Ancak daha büyük operasyonel değişim, mükemmel kullanım alanlarını veya deneme iznini beklemeyi bırakmak oldu. Geleneksel şelale yazılım geliştirme yaklaşımından hızlı prototip oluşturmaya geçtik; daha önce aylar süren işleri haftalar içinde inşa ediyor ve çalışan prototipleri hemen kullanıcıların ellerine ulaştırıyorduk.

"Her şeyi planla, sonra inşa et" yaklaşımından "inşa et, öğren, yinele" yaklaşımına geçiş, hızımızı ve ekiplerin günlük çalışma biçimini temelden değiştirdi.

Şimdi bir sonraki aşamaya geçiyor ve yapay zekâ dönüşümünün bir sonraki düzeyini açığa çıkarmak için temel çalışma modelimizi değiştiriyoruz. Örneğin bir yapay zekâ kurumsal bağlam katmanı oluşturmak, yaptığımız işlerin çoğunu makineler tarafından okunabilir ve başvurulabilir hâle getirmeyi gerektiriyor.

Bu bir teknoloji projesi değil, davranış değişikliğidir. Projeleri ve kararları nasıl aldığımızı ve belgelediğimizi değiştirir. Bilgi biriktirmek bir özellik değil, hata hâline gelir. Bilgi zaten mevcut olduğu için daha az toplantı yapılması anlamına gelir. Paylaşmak için bilgiyi aktarmanıza, tekrarlamanıza veya bir görüşme planlamanıza gerek kalmaz.

Justin Paylaşıyor

Ancak daha büyük operasyonel değişiklik, mükemmel kullanım alanlarını veya deneme yapma iznini beklemeyi bırakmaktı…”Her şeyi planla, sonra inşa et” yaklaşımından “inşa et, öğren, yinele” yaklaşımına geçiş, hızımızı ve ekiplerin günlük çalışma biçimini temelden değiştirdi.

Yapay Zekâ Geleneksel Liderliğe Nasıl Meydan Okuyor

Yıllar boyunca iyi süreç tasarımının, birbirini izleyen ve net adımlardan oluştuğunu varsaydık. Örneğin performans değerlendirmelerinde önce öz değerlendirme, ardından akran görüşü, sonra yönetici değerlendirmesi ve son olarak geri bildirimin iletilmesi geliyordu. Bu iş akışlarını verimli hâle getirmek için bütün sistemler kurduk. Yapay zekâ, çözümün kendisi yerine iş akışının kısıtlayıcı unsur olabileceğini fark etmemi sağladı. 

Yapay zekâ bağlamı gerçek zamanlı olarak sentezleyebiliyor, içgörüleri anında ortaya çıkarabiliyor ve yöneticilerin görüşmelere talep üzerine hazırlanmasına yardımcı olabiliyorsa, gerçekten herkesin aynı katı diziyi izlemesi gerekiyor mu? Yapının titizlik anlamına geldiği varsayımından vazgeçmek zorunda kaldım. Bazen yapı yalnızca sürtüşme anlamına gelir.

Bir başka varsayım da kıdemli çalışanların uzmanlıkları sayesinde yapay zekânın benimsenmesine doğal olarak öncülük edeceğiydi. Organizasyonu dönüştürmekten sorumlu yöneticilerden ve liderlerden daha genç çalışanların yapay zekâyı daha doğal biçimde kullandığını görmek ufuk açıcıydı. Deneyim, işlerin her zaman yapıldığı biçime ne kadar bağlı olduğunuza bağlı olarak bir avantaj da olabilir, bir yükümlülük de.

Yapay Zekâ Çağında Öğrendiklerini Unutmanın Zorluğu

Yapay zekâyı entegre etmemizin sonuçları ölçülebilir: çalışanların yapay zekâyı kullanma konusunda %80 güveni, "yapay zekâ gibi yeni teknolojileri keşfedip benimsiyoruz" ifadesine katılımda %24'lük artışla %84'e ulaşılması ve daha hızlı geliştirme döngüleri.

Kuruluş genelindeki yöneticiler, analiz ekiplerinden veri kırılımları istemeden kendi ekiplerinde bağlılığı ve performansı nelerin artırdığını da anlayabiliyor.

Güven, otomatik olarak entegrasyona dönüşmez. İnsanlar günlük iş akışlarında hâlâ boş bir tuvale bakıp donakalabilir.

Belirttiğim gibi, en kıdemli ve yüksek performans gösteren çalışanlarımızın bazen daha genç çalışanlardan daha fazla zorlandığını keşfettik; çünkü 20 yıldır işleri nasıl yaptıklarını unutmak, yeni bir şeyi öğrenmekten daha zor.

Bir kişinin kimliğinin bir bölümü iş akışıyla bütünleşir ve yapay zekâ bunu oldukça hızlı bir şekilde geçersiz kılabilir. Derin uzmanlığa sahip ancak bu uzmanlığı uygulama biçimlerini değiştirmesi gereken kıdemli çalışanlarla, yapay zekâyı doğal biçimde kullanan kariyerinin başındaki çalışanlar arasındaki köprüyü nasıl kuracağımızı hâlâ çözmeye çalışıyoruz.

Yapay Zekâ Konusundaki Güven Neden Benimsemeyi Garanti Etmez

Güven oluşturmak ve benimsemeyi sağlamak, farklı müdahaleler gerektiren, birbirinden tamamen farklı iki zorluktur. Başlangıçta bunu zihinsel olarak anlamıştım, ancak beklediğimden daha derinden hissettim. Bahsettiğim o harika altı haftalık program, insanların %80'inin kendine güvenmesini sağladı ve güvenin davranış değişikliğine dönüşeceğini varsaydık. Dönüşmedi — en azından otomatik olarak.

Bunu en başta bilseydim, yerleştirme aşamasını ilk günden itibaren farklı tasarlardım — belki daha uzun vadeli teşviklerle, hızlandırılmış yapay zekâ teknolojisiyle veya farklı hesap verebilirlik yapılarıyla. 

Herkesi aynı şekilde eğitmemiz gerektiğini varsayarak çok fazla enerji harcadık; oysa öğrendiklerini unutanlarla yeni bir şey öğrenenler için farklı yaklaşımlara ihtiyacımız vardı. Bu kıdemli-genç çalışan dinamiğinin nasıl gelişeceğini daha erken anlamış olsaydık, herkese uyan tek tip çözümleri zorla uygulamaya çalışırken zaman kaybetmezdik.

Yapay Zekâ Entegrasyonu Neden Beklenenden Daha Zorlu

Yerleştirme aşaması — yapay zekâyı günlük iş akışlarına entegre etmek — beklenenden çok daha zor çıktı. İnsanlar güven kazandıktan ve keşif ve beceri geliştirme programımız aracılığıyla yapay zekânın yeteneklerini gördükten sonra benimsemenin doğal olarak gerçekleşeceğini varsaydık.

İnsanlar genellikle normal bir salı sabahı iş yükleriyle karşı karşıya kaldıklarında eski alışkanlıklarına geri döner. "Yapay zekânın bu konuda yardımcı olabileceğini biliyorum" ile "Yapay zekâyı gerçekten bunun için kullanıyorum" arasındaki boşluk hâlâ büyük. 

Ayrıca yapay zekâyı deterministik görevlerde — "4. çeyrek gelirimiz ne kadardı?" gibi tek bir doğru yanıtı olan görevlerde — kullanmanın etkileyici hissettirdiğini, ancak gerçek bir değer sunmadığını görüyoruz. Bu, bir sorgu çalıştırmaktan daha yavaş ve halüsinasyon riski taşıyor. Etki, yapay zekânın nüansları yorumladığı olasılıksal görevlerden geliyor. Ancak insanları yapay zekâyı daha iyi bir hesap makinesi olarak kullanmaktan içgörü motoru olarak kullanmaya geçirmek mi? Hâlâ üzerinde çalıştığımız asıl dönüm noktası bu.

Çalışan Bağlılığı Anketlerinin Yapay Zekâyla Yeniden Tasarlanması Neden Gerekiyor?

Çalışan bağlılığı anketleri ve tüm eylem planlama döngüsü aktif biçimde yeniden tasarlanmalı. Geleneksel olarak bir anket düzenlersiniz, sonuçlar için haftalarca beklersiniz, analitik ekibiniz verileri onlarca farklı şekilde ayrıştırır, puanları yorumlamak için liderlik toplantıları yaparsınız ve ardından belki — disiplinliyseniz — uygulanıp uygulanmayacağı belli olmayan eylem planları oluşturursunuz. Eyleme geçildiğinde veriler aylar öncesine ait olur ve çalışanlar değişim görmedikleri için güvenleri aşınır. 

Bunu platformumuz içinde tamamen yeniden tasarladık. Yapay zekâ artık anket verilerini anında analiz ediyor, etki potansiyeli en yüksek 3-5 eylemi öne çıkarıyor ve yöneticilerin insan bilimine dayanan, kanıt temelli eylem planları oluşturmasına yardımcı oluyor — haftalar içinde değil, dakikalar içinde.

Sonuç olarak, anketlerden sonra olumlu değişim gören çalışanların oranını %50'den anlamlı bir eylem görenlerin oranı olan %73'e çıkardık. Bu, yönetim kurulu görüşmelerinde mümkün olanları değiştiriyor ve kültürü yalnızca bir İK metriği değil, stratejik bir kaldıraç hâline getiriyor. Hâlâ çalışan bağlılığı anketlerini eski yöntemle uygulayan her lider, masada çok büyük bir değer bırakıyor.

Yapay Zekânın Bittiği ve Liderliğin Başladığı Yer

Birden fazla iyi yanıtın mümkün olduğu olasılıksal görevlerde yapay zekâya büyük ölçüde güveniyorum. Yüzlerce çalışan yorumundaki örüntüleri analiz ederek duygusal rahatsızlıkları ortaya çıkarıyor, iş gücü stratejisi senaryo planlaması yapıyor ve stratejimizi gerçekleştirmeye yönelik erken uyarı sinyallerini belirliyorum — yangınları değil, küçük kıvılcımları buluyorum.

Yapay zekâ karar alma süreçlerini dönüştürdü; bizi "çalışan bağlılığı puanınız 72" noktasından "performans hesap verebilirliğiyle ilgili bu belirli sorunu ele almazsanız size 3 milyon dolara mal olacak" noktasına taşıdı. Bu özgüllük, yönetim kurulu görüşmelerini baştan sona değiştiriyor.

İnsanlarla ilgili kararlar — kimi terfi ettireceğimiz, kimi işten çıkaracağımız, birinin daha zorlu bir role hazır olup olmadığı — açıkça insanlara özgü olmaya devam ediyor. Yapay zekâ, gözden kaçırmış olabileceğim sinyalleri ortaya çıkarabilir ve zor görüşmelere hazırlanmama yardımcı olabilir; ancak o kişi için o anda neyin doğru olduğuna ilişkin karar, insan bağlamı, empati ve hesap verebilirlik gerektirir.

Bunu şöyle düşünüyorum: Yapay zekâ karmaşık verilerin işlenmesini üstlenir, insanlar ise bir kişinin kariyeri ve geçimi söz konusu olduğunda kararları alır.

Liderler Yapay Zekâ Odaklı Dönüşümde Nasıl Yol Alabilir?

Justin Paylaşıyor

Yapay zekâ, mevcut iş akışlarını %10 daha hızlı hâle getirmekle ilgili değil — bunun getirisi giderek azalır. Asıl dönüşüm, iş akışına gerçekten ihtiyacınız olup olmadığını sorguladığınızda ve yapay zekânın çözebileceğini hiç bilmediğiniz sorunlarla ilgilenmeye başladığınızda gerçekleşir.

• Kullanım alanlarıyla değil, güvenle başlayın. Araçları kullanmadıysanız ve kendiniz en az yüz komut girmediyseniz, yapay zekâ hakkındaki görüşünüzün ağırlığı yoktur. Çünkü deneyimlemeden hangi sorunları çözebileceğini bilemezsiniz. 
• İzin ya da kusursuz uygulama planını beklemeyin; bir şey başlatın ve ilerlemeye devam edin. Anlamadan denemeye, oradan da yerleştirmeye uzanan yapılandırılmış yollar oluşturun; ancak insanlar kendilerini açıkta kalmış değil, desteklenmiş hissetsin diye keşfi beklentiden ayırın. 
• Öncelikle teknolojinin arkasındaki insanlara odaklanın. Neden korkuyorlar? Kendilerini yeterli hissetmelerini ne sağlar? 
• Bağlam konusunda acımasızca dürüst olun. Yapay zekâ, sahip olduğu bağlam ve yerleştiği kültür kadar iyidir. Çalışanlarınız liderliğe güvenmiyorsa hiçbir yapay zekâ aracı bunu düzeltemez. Ancak güven varsa yapay zekâ gerçek bir çarpan hâline gelir. 
• Yapay zekâ, mevcut iş akışlarını %10 daha hızlı hâle getirmekle ilgili değil — bunun getirisi giderek azalır. Asıl dönüşüm, iş akışına gerçekten ihtiyacınız olup olmadığını sorguladığınızda ve yapay zekânın çözebileceğini hiç bilmediğiniz sorunlarla ilgilenmeye başladığınızda gerçekleşir.

Takip edin

Justin Angsuwat'ı LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

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