Kurumsal Eğitmen ve Düşünce Lideri, Yapay Zekâyla İşletmeleri Dönüştürmek İçin Kullandığı Özel İş Akışlarını ve Çerçeveleri Paylaşıyor

Yapay zekâyla hangi iş akışlarını baştan ele aldığını ve kuruluşlarda yapay zekâ okuryazarlığını sağlamak için kullandığı çerçeveleri anlamak üzere onunla bir araya geldik. İşte paylaştıkları.

Tesadüfi liderden stratejik dönüştürücüye

En iyi şekilde iş dünyası, teknoloji ve insanların kesişiminde yaşamak olarak tanımlanabilecek dinamik bir kariyerim oldu. Kâğıt üzerinde kurumsal eğitim alanında bir kariyer gibi görünse de pratikte mesele, işletmelerin dayandığı insanlar aracılığıyla iş dönüşümünü yönlendirmek ve bu dönüşümü teknolojiyle optimize etmekti.

Hiçbir zaman liderlik hedefim olmadı. Yalnızca işleri daha iyiye dönüştürmek ve sahip olduğum becerileri ve uzmanlığı bunu gerçekleştirmek için kullanmak istedim. Ancak bu durum, GE Healthcare ve HR.com gibi dünyanın en tanınmış şirketlerinden bazılarında ekipler yönetmeme, hayal bile edemeyeceğim projelerde yer almama ve benim gibi içe dönük birinin yıllar önce çekineceği bir sektörel ses kazanmama yol açtı.

Yapay zekâ liderliği neden daha az değil, daha insani hâle getiriyor?

Yöntemlerim yapay zekâyla birlikte hızla değişse de liderliğin temelinin aslında değişmediğini söyleyebilirim.

Rolüm ve liderlik yaklaşımım her zaman temel sorunları belirlemeye; kendimi olağanüstü insanlarla çevreleyerek ve onların en iyi yönlerini ortaya çıkararak bu sorunları çözmeye, çözümü ise teknolojiyle optimize etmeye odaklandı. Artık başvurabileceğimiz daha fazla seçenek ve araç var.

Hatta yapay zekâ çağının bu temelin ne kadar önemli olduğunu pekiştirdiğini düşünüyorum. Hatta yapay zekânın liderliği hiç olmadığı kadar daha insani hâle getireceğini söyleyecek kadar ileri gidebilirim.

“Daha fazlasını yapmak” ve “daha hızlı ilerlemek” konusunda muazzam bir baskı var, ancak hızlanmak ve yanlış şeylerden daha fazlasını üretmek sizi yıpratır. Başarılı olan liderler, çevrelerindeki insanların neler yapabileceğine ilişkin anlayışlarına öncelik veren, ardından da bu insanların uyum sağlama ve yetkinliklerini geliştiren kişiler olacak.

Gösteriş amaçlı ölçütlerin ve kısa vadeli kazanımların peşinden pervasızca koşan liderler kısa sürede zor durumda kaldıklarını ve dikkatli olmazlarsa tamamen işsiz kaldıklarını görecek.

Neden her soruna öylesine yapay zekâ uygulayamazsınız?

Yapay zekâ yalnızca sorunu parçalara ayırmak, tüm farklı bileşenleri belirlemek, yapay zekânın nerede anlamlı olduğunu titizlikle saptamak ve ardından yapay zekânın yapabildiklerinin en iyisini insanların yapabildiklerinin en iyisiyle bir araya getiren hibrit bir çözümü yeniden oluşturmak için zaman ayırırsanız etkilidir.

Şu anda birçok lider, her şeye yapay zekâ uygulayabilecekleri ve yapay zekânın o kadar akıllı olduğu için sorunu çözeceği, bir çözüm tasarlayacağı ve bu çözümü en az hatayla başarıyla uygulayacağı varsayımıyla hareket ediyor.

İşler böyle yürümüyor.

İşi şu anda yapan insanlarla konuşmak ve işle ilgili verileri incelemek için zaman ayırmanız gerekir. Başlangıçta fark edilmeyen, ancak sonuç açısından kesinlikle kritik olan pek çok iş yürütülüyor. Bu gizli iş gözden kaçırıldığında yapay zekâ hızla yanlış sonuçlar vermeye başlıyor.

Christopher'ın İpucu

Yapay zekâ yalnızca sorunu parçalara ayırmak, tüm farklı bileşenleri belirlemek, yapay zekânın nerede anlamlı olduğunu titizlikle saptamak ve ardından yapay zekânın yapabildiklerinin en iyisini insanların yapabildiklerinin en iyisiyle bir araya getiren hibrit bir çözümü yeniden oluşturmak için zaman ayırırsanız etkilidir.

Yapay zekâ tüm yanlış şeyleri nasıl ölçeklendirebilir?

Benzer şekilde yapay zekâ dokunduğu her şeyi, hem iyi hem de kötü olanı büyütür. Onu doğru şeylere uygularsanız, hayal edebileceğinizden daha hızlı ve daha büyük ölçekte iyileşme görürsünüz.

Ne yazık ki bunun tersi de geçerli: Acele ederseniz veya bir şeyi gözden kaçırırsanız yapay zekâ bundan yararlanır ve bunu hayal edemeyeceğiniz bir ölçekte büyütür. Ayrıca tepki vermek ve karşılık vermek için her zamanki zamanınız da olmaz. Hatalar, yapıldıklarını fark etmeden önce felaket boyutuna ulaşabilir.

Aklımdan çıkmayan bir örnek var. Müşteri hizmetleri temsilcilerini yapay zekâyla değiştirdikten sonra bir şirkete dahil edildim. Haftalar içinde müşteriler öfkelenmeye ve hizmetlerini peş peşe iptal etmeye başladı. Daha da kötüsü, müşteriler yapay zekâ müşteri hizmetlerinden yararlanmanın yollarını öğrenmiş ve yapay zekâyı kendilerine ücretsiz ürün ve hizmet vermeye ikna ediyordu.

Tam bir felaketti. Müşteri hizmetlerinin rolünü tamamen yeniden düşünmek zorunda kaldık; yapay zekânın hangi işleri üstlenmesi gerektiğini, sorunların ne zaman bir kişiye aktarılması gerektiğini ve sistemi çalıştırmak için insan temsilcilerin hangi becerilere ihtiyaç duyduğunu yeniden tanımladık.

Liderler angarya işlerden organizasyonel yeniden tasarıma kadar her şey için AI'ı nasıl kullanıyor?

AI ile sürekli deneyler yapıyor ve teknolojinin olgunlaştığı alanlara göre süreçleri geliştiriyorum. Bunu yapmak için her süreci haritalandırıyor ve otomatikleştirilebilecek tekrarlayan, düşük riskli adımları arıyorum. Bu nedenle her zaman belirli “AI alanları” olmadığını söylüyorum — AI, yaptığımız her şeyin bir tamamlayıcısıdır.

Özellikle liderlikte, çok fazla zaman alan ve sizi insanlardan uzaklaştıran pek çok mekanik, tekrarlayan iş var. Bu işlerin otomatikleştirilmesi gerekiyor; çünkü liderliğin tekrarlanabilir, mekanik alanlarına odaklandığınızda geçerliliğinizi yitirirsiniz. Bu nedenle ekiplerimi her zaman AI'ı bir yardımcı pilot olarak yanlarına almaya teşvik ediyorum — böylece gerçekten önemli konulara daha fazla odaklanabilirler.

Christopher'ın İpucu

Liderliğin tekrarlanabilir, mekanik alanlarına odaklandığınızda geçerliliğinizi yitirirsiniz.

Her liderin AI'a devretmesi gereken üç günlük iş akışı

İşte düzenli olarak AI'a devrettiğim tekrarlayan iş akışlarına ilişkin üç basit örnek:

• Toplantı notları: Toplantılarımı yazıya dökmek, bana özet göndermek ve bir sonraki toplantıdan önce önemli noktaları e-postayla iletmek için Fireflies.ai kullanıyorum. Bu not alma uygulaması, not almaya veya toplantıdaki eylem maddeleriyle ilgilendiğimden emin olmaya çalışmak yerine konuştuğum kişiye odaklanmamı sağlıyor.
• Toplantı bilgi tabanı: Fireflies.ai'dan aldığım dökümleri NotebookLM'e (bilgi tabanı yazılımı) aktarıyor ve her kişi veya proje için bir not defteri tutuyorum. Bu sayede “Neyi kaçırdım?”, “Hangi kararlar beklemede?”, “Hangi takip işlemleri gerekiyor?” ve “Sırada önümüzde hangi fırsatlar var?” gibi doğrudan sorular sorabiliyorum. Görüşmeleri eyleme geçirilebilir, aranabilir bir bilgi tabanına dönüştürüyor.
• AI liderlik simülasyonları: Birçok kuruluş için, AI etkililik değerlendirmemde kullandığım teknolojiye benzer bir teknolojiyle, temel liderlik davranışları etrafında kurgulanmış AI liderlik simülasyonları tasarlamak üzere Relativ.ai'ı kullanıyorum. Bu simülasyonlar liderlere yetkinliklerinin nesnel bir ölçümünü ve net bir gelişim planını sunuyor.

AI'ın gerçek avantaj sağladığı veri yoğun üç görev

Daha az düzenli olmakla birlikte, AI olmadan ele alınması zor olacak veri yoğun görevlere ilişkin üç örnek de şöyle:

• Birleştirme ve organizasyon yeniden tasarımı: Bir organizasyonda, iş rolleriyle ilgili verileri yapay zekâya aktardık ve işlerde nerelerde örtüşme olduğunu belirlememize yardımcı olmasını istedik — başka bir deyişle, farklı yerlerde iki işin aynı şeyi yapıyor gibi göründüğü noktaları bulmasını istedik. Büyük bir organizasyon söz konusu olduğundan, bu tür bir kümeleme çalışması uzun zaman alabilirdi; ancak yapay zekâ bunu kolaylaştırdı. Ardından, gerçekten yinelenen bir iş olup olmadığını anlamak için bu alanları takip ettik.
  
  Yapay zekânın bize sunduğu örneklerin çoğu aslında yinelenen işler değildi — ya ilgili işlevin kendine özgü bir ihtiyacı vardı ya da bir talebi açıp doldurabilmek için sistemden kullanımı kolay bir iş tanımı çekmişlerdi. Bu durumlarda, gerçeği daha doğru yansıtacak şekilde düzenlemeler yaptık. Ancak yapay zekânın bazı bulguları gerçekten birleştirme ve organizasyonun yeniden tasarlanmasına yol açtı.
• Beceri açıklarını kapatma: Başka bir organizasyonda, belirli bir müşteri etkileşimiyle ilgili olarak satış ekibinde bir beceri açığı tespit ettik. Normalde bazı içerikler sunar ve yöneticileri doğrudan bağlı çalışanlarıyla birlikte çalışmaya teşvik ederdik; ancak gerçekçi olmak gerekirse, insanların bunu iyi yapabilmek için gereken becerileri geliştirmelerine yardımcı olacak bir simülasyonu ölçeklendirmek fiziksel olarak imkânsız olurdu. Bunun yerine, durumu simüle eden bir yapay zekâ botuyla mobil bir görüşme sunmak için yapay zekâyı kullandık; ardından performanslarını değerlendirmek, geri bildirim sağlamak ve herkesin ulaştığı noktayı gösteren kapsamlı bir gösterge paneli sunmak üzere yapay zekâ destekli konuşma analizlerini ekledik. Bu sayede liderlik, soruna yönelik nokta atışı çözümler sunabildi ve açığı ölçülebilir biçimde kapattı.
  
  Bu proje için simülasyonlar ve değerlendirmelerde Relativ.AI kullandım; temel modelleri ve bilgi tabanını desteklemek üzere OpenAI ve NotebookLM üzerine kurdum.
• Karar alma: Büyük karar alma süreçlerinde yapay zekâ kullanımı söz konusu olduğunda, ona önemli miktarda veri sağlarım; ancak onu daha çok düşünceli bir iş ortağı gibi kullanırım. İncelediğimiz temel konuları belirler ve verilerin bu kategorilerle nasıl örtüştüğünü sorarım.
  
  Ayrıca, "Neyi dikkate almıyoruz?" veya "Hangi gizli örüntüleri görüyorsun?" gibi sorular da sorarım. Ancak bunlar hiçbir zaman doğrudan harekete geçtiğim şeyler değildir — daha çok, işe daha yakın olan ve bulguları doğrulayabilecek, açıklığa kavuşturabilecek veya reddedebilecek kişilerden daha fazla ayrıntı edinmek ya da doğrulama yapmak için bir başlangıç noktasıdır.

Ekibiniz genelinde yapay zekâ okuryazarlığı nasıl ölçülür ve yetkinlik açığı nasıl kapatılır?

Yapay zekâ okuryazarlığının temel adımı, açıkları belirlemektir. Bunu yapmak için yapay zekâ etkinliğini gerçekten ölçülebilen altı temel alana ayırdım:

• Amaca yönelik kullanım: Amaca yönelik kullanım, yapay zekâyı yalnızca kolaylık sağladığı için değil, bir amaç doğrultusunda kullanmakla ilgilidir. Yapay zekâ kullanımınızın, sırf verimlilik uğruna trendlerin veya verimliliğin peşinden koşmak yerine stratejik hedeflerle örtüşüp örtüşmediğini ölçer. İpucu: Herhangi bir şeyi otomatikleştirmeden önce durup düşünün. "Aslında hangi sorunu çözmeye çalışıyorum?" diye sorun. Amaç her zaman süreçten önce gelir.
• Ayırt etme becerisi: Ayırt etme becerisi, yapay zekâya ne zaman güvenip ne zaman güvenmemeniz gerektiğini bilme yeteneğinizi ölçer. Yapay zekânın önerilerini, doğruluğunu ve insan karar alma süreçleri bağlamındaki uygunluğunu değerlendirmek için muhakeme kullanmakla ilgilidir. İpucu: İş akışınıza bir sorgulama adımı ekleyin. Yapay zekânın ilk çıktısını kabul etmeyin. Harekete geçmeden önce karşılaştırın, sorgulayın ve doğruluğunu ayarlayın.
• Etik uyum: Etik uyum, yapay zekâ kullanımınızın kurumsal değerlere, gizliliğe, adalete ve dürüstlüğe saygı gösterip göstermediğini değerlendirir. Bu, uyumluluk kontrol listeleriyle ilgili değildir — tutarlı bir ahlaki uyumla ilgilidir.
  
  İpucu: Taviz vermeyeceğiniz ilkeleri belirleyin. Nelerin yapay zekâya devredilemeyeceğine, nelerin devredilebileceğini keşfetmeden önce karar verin.
• Teknik yetkinlik: Teknik yetkinlik, yapay zekâ araçları, dili ve sınırlamaları konusunda ne kadar rahat olduğunuzu ifade eder. Bu, kodlama değil, kavrayıştır. Ne kadar yetkin olursanız yapay zekâdan o kadar sorumlu ve yaratıcı biçimde yararlanabilirsiniz. İpucu: Her yeni aracın peşinden koşmayın. Bir veya iki araç seçin ve gerçek yeteneklerini ve kısıtlarını anlayarak derinlemesine öğrenin.
• İş akışına entegrasyon: İş akışına entegrasyon, yapay zekânın günlük süreçlerinize ve iş birliği ritminize ne kadar sorunsuz biçimde uyduğunu ölçer. İyi yapay zekâ kullanımı sonradan eklenmez — sürecin içine yerleşir. İpucu: Sürtüşme yaratan darboğazları veya tekrarlanan görevleri arayın. Küçük başlayın ve işlevin kendisini değil, sürtüşmeyi ortadan kaldırın.
• Yetki devrinde ayırt etme becerisi: Yetki devrinde ayırt etme becerisi, hangi işleri yapay zekâya devredeceğinize ve hangilerini insana bırakacağınıza karar verme yeteneğinizi ölçer. Teknolojiyle ortaklık içinde sınırlar belirleme disiplinidir. İpucu: Şüpheye düştüğünüzde, düşük riskli ve veri yoğun işleri yapay zekâya devredin; ancak muhakemeyi, empatiyi ve sorumluluğu her zaman insanda tutun.

Küçük başlayın ve işlevin kendisini değil, sürtüşmeyi ortadan kaldırın.

Bu alanları tanımladıktan sonra ekiplerimin bu altı alanda nerede olduklarını anlamalarına yardımcı olacak bir değerlendirme aracı geliştirdim. İnsanlar, işlerinde yapay zekâyı nasıl kullandıklarını anlatan bir yapay zekâ botuyla görüşme yapıyor. Bu görüşme analiz ediliyor ve her bir alandaki etkinlik düzeylerini gösteren, ayrıca açıkları kapatmaya yönelik pratik adımlar sunan kişiselleştirilmiş bir rapor alıyorlar — tüm bunlar yaklaşık 10-15 dakika içinde gerçekleşiyor. Ardından, devam eden ilerlemeyi görmek için değerlendirmeyi zaman içinde yeniden uygulayabiliyoruz; bu da onu tek seferlik bir değerlendirme olmaktan çıkarıp yaşayan bir gelişim çerçevesine dönüştürüyor.

Bir yapay zekâ değerlendirmesinin dönüştürücü, gerçek dünyadaki sonuçları

Bu tür bir yapay zekâ değerlendirmesinin uygulamadaki örneğini ele alalım. Bir kuruluş Microsoft Copilot'u kullanıma sunmuş ve aracın çok sık kullanıldığını görmüştü; ancak ne yapıldığına veya herhangi bir değer katıp katmadığına dair gerçekten hiçbir ölçümü yoktu.

Bu nedenle, birkaç temel hedef doğrultusunda söz konusu değerlendirme aracını kullanıma sunduk: İnsanların bu aracı kullanmada ne kadar etkili olduğunu ölçülebilir biçimde belirlemek, insanların yapay zekâyı ne tür işler için kullandığına ilişkin eğilimleri tespit etmek ve altı ay içinde ölçülebilir bir iyileşme sağlamak için özel gelişim ve büyüme planları sunmak.

Şirketteki herkes, daha sonra yapay zekâ kullanımındaki etkinliklerini artırmaya yönelik bir performans yönetimi hedefiyle ilişkilendirilen kişisel bir puan kartı aldı. Liderlik ekibi de genel tabloyu görebildi.

Öncelikle, şirket değerleriyle karşılaştırıldığında "etik uyum" konusunda bazı büyük eksikler olduğunu belirledik. Bu durum, yalnızca yapay zekâ etiğiyle ilgili değil, genel olarak insanların nasıl davranması gerektiğine ilişkin yeni kurumsal standartların oluşturulmasına ve performans yönetimine dahil edilmesine yol açtı.

Ayrıca yapay zekânın insan unsuru korunması gereken işlerde kullanıldığı yüksek riskli fırsatları da belirledik. İlgili liderler, bu çalışmayı yürüten ekipleri ayrıntılı olarak inceleyebildi ve gidişatı düzeltmelerine yardımcı olabildi.

Altı ay boyunca değerlendirmeyi iki kez daha gerçekleştirdik ve kuruluş genelinde bu standartlara odaklanılmasının sonucunda, etik alanındaki büyük bir iyileşmeyle birlikte altı alanın tamamında ölçülebilir bir gelişme gördük. Liderlerin çoğu, stratejik öncelikleri konusunda net olmayan çok sayıda kişi bulunduğunu belirlediğimiz için, ekiplerinin çalışmalarına odaklanmaya yardımcı olması amacıyla elde edilen verileri de kullanmaya başladı.

Christopher Lind'in iki katmanlı yapay zekâ araç seti

Araçlar söz konusu olduğunda onları iki kategoriye ayırıyorum: yapay zekâ araçları ve yapay zekâ ile güçlendirilmiş araçlar.

Yalnızca yapay zekâ tabanlı araçlar için:

• Başvurduğum araçlar ChatGPT ve Google Gemini. Ancak çok modlu özellikleri nedeniyle ChatGPT'ye daha fazla ağırlık veriyorum.
• NotebookLM'i de eklerim. Belirli veri kümelerini düzenlemem ve bunlara başvurmam gerektiğinde bu araç olmazsa olmaz. Üzerinde çalıştığım her proje için bir not defterim var. Tüm kaynaklar, her kayıt dökümü — hepsi oraya giriyor. Bu da bana arama yapabileceğim ve üzerine inşa edebileceğim kapalı bir veri kümesi sağlıyor.
• Tüm toplantı dökümlerim için Fireflies.ai kullanıyorum.
• Relativ.ai ise tüm simülasyon çalışmalarımı yürütüyor. Yapay zekâ kullanım etkinliği değerlendirmemin temeli de bu araçtı.

Yapay zekâ ile güçlendirilmiş tarafta ise:

• Video düzenleme yazılımı olan Descript'e bayılıyorum. Yapay zekâ özelliklerini yaratıcı iş akışlarına entegre etme konusunda harika bir iş çıkardılar. Geçmişte CapCut'ı da oldukça fazla kullanıyordum.
• Grammarly'yi de çok kullanıyorum.

Yapay zekâ araç setiniz neden yapay zekâ stratejinizden daha az önemlidir?

Bununla birlikte, yapay zekâ söz konusu olduğunda çoğu insan yanlış şeye odaklanıyor. İnsanların hangi araçları kullandığını ve hangilerine sahip olmaları gerektiğini soruyorlar. Bu yanlış soru.

İnsanların hangi yetkinlikleri güçlendirmeleri gerektiğini ve hangilerinin kolayca otomatikleştirilebileceğini incelemeleri gerekiyor. Ardından, portföylerinde zaten bulunan yapay zekâ araçlarını bu amaca hizmet edecek şekilde kullanmalılar.

Başarılı olacak kişiler doğru araçları seçenler değil. Ne yapmaları gerektiği konusunda net olan ve ardından çevrelerindeki yapay zekâ araçlarını bu işi yapmak için akıllıca kullanan kişiler başarılı olacak.

Bu nedenle kullandığım araçlardan söz ettiğimde amacım bir kontrol listesi sunmak değil, bağlam sağlamaktır. Yaptığım her şeyi tamamen farklı bir araç setiyle de gerçekleştirebilirdim; çünkü yapay zekâdan hangi yetkinliklere ihtiyaç duyduğumu biliyorum ve yapay zekâ araçlarımdan hangilerinin işi tamamlayacağını hızlıca değerlendirebiliyorum.

Yapay zekâ dönüşümünü yöneten liderlere tavsiye: Daha hızlı ölçeklendirmek için yavaşlayın

Tavsiyem şu: Yavaşlayın. Gerçekte neyi başarmaya çalıştığınızı ve işlerin bugün nasıl yapıldığını anlamak için zaman ayırın.

Herkes mevcut iş akışlarını tam olarak anlamadan yapay zekâyla bir şeyler yapmak için acele ediyor. Bunun sonucunda yapay zekâyı bozuk süreçlere uyguluyor ve israfı ölçeklendiriyorlar.

Başlangıçta işi doğru yapmak için zaman ayırır, insanları teknolojiyle başarılı olmaları için donatır ve istenen sonuçları net biçimde tanımlarsanız başarılı olursunuz.

Ayrıca, sizi en önemli şeylerden uzaklaştırıyorsa harika fikirlere "Hayır" diyebilme isteğine de sahip olmanız gerekir.

Takip edin

Christopher Lind'in yolculuğunu takip etmek ve insanlarla teknoloji aracılığıyla iş dönüşümünü gerçekleştirme deneyimlerinden öğrenmek için christopherlind.co adresindeki web sitesini ziyaret edin, Substack üzerindeki içgörülerine abone olun veya LinkedIn üzerinden kendisiyle bağlantı kurun.

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