Yapay Zekâ Dönüşümünün İsviçre Çakısı: İK, İşlevler Arası İş Birliğiyle Gemiyi Nasıl Yönlendirebilir?

Anthony Onesto İK, operasyon, pazarlama ve daha birçok alanı kapsayan bir kariyere sahip. ChatGPT henüz yokken, 10 yıl önce bir İK yapay zekâ şirketi bile kurdu. Şu anda AI in HR Today'in yaratıcısı ve yapay zekâ destekli performans yönetimi şirketi 15Five'ta Platform ve Ürün Pazarlamadan Sorumlu Başkan Yardımcısı olarak görev yapıyor.

İK'da günümüzde yapay zekâ hakkında bilgi edinmek için kendisiyle görüştük. Yapay zekâ uygulamalarında İK'nın öncülük etmesi ve işlevler arası iş birliğinin neden bu kadar önemli olduğunu anlattı.

Muhasebeden yapay zekâ odaklı İK'ya

Kariyerime muhasebeci olarak başladım ancak kısa sürede bunun benim için doğru meslek olmadığını fark ettim. Dot-com patlaması ve çöküşü sırasında, hızla değişen sektörlerdeki şirketlerle çalışarak bugün kısmi İK olarak adlandırdığımız alana geçtim.

Yolculuğum, erken aşamadaki bir mobil girişime katılıp “girişimcilik hastalığına” yakalanmamla gerçekten ivme kazandı. O zamandan beri kariyerimin büyük bölümünü genç şirketlerin İnsan stratejilerini oluşturmalarına, operasyonlarını kurmalarına ve zaman zaman iş modellerini sıfırdan geliştirmelerine yardımcı olarak geçirdim.

Rollerim İnsan Direktörü ve Operasyon Direktöründen Başkan, Genel Müdür ve şu an 15Five'ta Platform ve Ürün Pazarlamadan Sorumlu Başkan Yardımcılığına kadar uzandı. Bu yol, bana hem derin bir uzmanlık hem de işlevler ve sektörler genelinde geniş bir bakış açısı kazandırdı.

Sıklıkla herhangi bir şablon olmadan İK işlevlerini sıfırdan oluşturma zorluğuyla karşılaştım. Bu keşfedilmemiş alanlarda gelişiyorum ve kariyerimin başlarında, farklı aşamalardaki ve çeşitli sektörlerdeki meslektaşlardan, hatta farklı geçmişlere sahip çalışma arkadaşlarımdan oluşan bir “İsviçre çakısı” danışman ağı kurmayı öğrendim. Bu danışmanlar ve birlikte çalıştığım hızlı tempolu girişimciler, gelişimim ve liderlik yolculuğum açısından paha biçilmez oldu.

Yapay zekânın potansiyeli ile sonuçlar arasındaki boşluk nasıl kapatılır?

Şu anda çoğunlukla CEO'lar tarafından belirlenen liderlik beklentileri ile çalışanların yaşadığı gerçeklik arasında bir boşluk var.

Bu yeni bir olgu değil; 1990'larda dijital dönüşüm ve dış kaynak kullanımı dalgaları sırasında gördüklerimizi yansıtıyor. Liderler, denklemin insani boyutunu tam olarak dikkate almadan yeni teknolojileri hemen kullanıma sunabileceklerini ve benimsetebileceklerini varsayıyor.

Çalışanlar ani değişiklikler veya teknoloji zorunluluklarıyla karşılaştıklarında anlaşılır bir direnç gösteriyor ya da benim modern “savaş, kaç veya donakal” tepkisi olarak adlandırdığım durumu yaşıyor. Kuruluşlar yapay zekâ araçlarını çalışanların sürece katılımını sağlamadan, endişelerini ele almadan ve net beklentiler belirlemeden kullanıma sunar veya görevleri dış kaynaklara devrederse, benimseme ve yatırım getirisi kaçınılmaz olarak zarar görür.

İnsanı merkeze alın, İK'yı güçlendirin

Bunu ele almak için, yapay zekâ dönüşümüne İK’nın liderlik etmesini savunuyorum. Önceki değişim dalgalarında olduğu gibi insanı merkeze almalıyız. Benim yaklaşımım açık diyaloğu güvence altına almak, bağlam ve destek sağlamak ve İK’yı yapay zekânın hem insani hem de teknolojik unsurlarını sahiplenmesi için güçlendirmek. Yapay zekânın potansiyeli ile pratik sonuçlar arasındaki boşluğu bu şekilde kapatabiliriz.

İK neden yapay zekâ dönüşümünün ön saflarında yer almalı?

İnternetin yükselişinden mobil teknolojilere, sosyal medyadan günümüzdeki yapay zekâya kadar birçok teknolojik dönüşümün içinde yer aldım. Bu süreç bana güncelliğini korumanın, durmaksızın meraklı kalmak anlamına geldiğini öğretti.

ChatGPT'nin ortaya çıkışından önce bile yapay zekânın İK ve liderlik alanlarını dönüştürme potansiyelini fark etmiştim. Yaklaşık on yıl önce, rutin İK sorularını yanıtlamak için yapay zekâyı kullanmaya çalışan bir şirket kurdum. Teknoloji henüz emekleme aşamasında ve zorluk son derece büyük olsa da bu deneyim, yapay zekânın bu alanı ne denli köklü biçimde yeniden şekillendirebileceğini erken dönemde anlamamı sağladı.

Artık bu yapay zekâ dalgasını internetin kendisinden bile daha dönüştürücü görüyorum.

Yeni teknolojileri erken benimseme konusunda çoğu zaman geride kalan bir meslek olan İK'nın da artık bu sürece katılması gerekiyor. 

İK'nın rolünün tepkisel veya idari olduğu fikrinden vazgeçmeliyiz. İK aslında bu yapay zekâ odaklı dönüşüme liderlik etmek, insanlar ile teknoloji arasındaki boşluğu kapatmak için benzersiz bir konuma sahip.

Yapay zekâ daha merkezi bir hâle geldikçe İK, insan içgörüsü ile makine zekâsının kuruluşlar genelinde bilinçli bir şekilde bütünleştirilmesini savunarak ön saflarda yer almalıdır.

Yapay Zekâ İşe Alım, Çalışanları Elde Tutma ve Eğitimi Nasıl Baştan Sona Dönüştürüyor?

İK, doğru kişileri bulmakla (işe alım), elde tutmakla (çalışanları elde tutma) ve geliştirmekle (eğitim) ilgilidir. Her kategoride gerçekleştirdiğim bazı dönüşüm örnekleri şöyle:

Bulma

İşe alım için yapay zekâ odaklı bir işe alım çözümü olan Sprouts.ai ile iş ortaklığı yapıyoruz. Bu araç, ihtiyaçlarımıza göre uyarlanmış iş tanımları hazırlamamıza yardımcı oluyor. Çeşitli pazarlarda ve LinkedIn'de adayları otomatik olarak arayarak gereksinimlerimizi karşılayan kişileri belirliyor.

Ardından Sprouts.ai, ilgilerini ölçmek için marka sesimizi ve pazara açılma stratejilerimizi kullanarak bu adaylara ulaşıyor. Platform, işe alım uzmanlarına ilgili pozisyonlarla ilgilenen, ön değerlendirmeden geçirilmiş ve nitelikli adayların bir listesini sunuyor. İşe alım uzmanları daha sonra bu adaylarla görüşmeler planlıyor.

Çözüm görüşmeleri de gerçekleştirebilse de ekibimiz bu özellikleri henüz uygulamaya almadı. İşe alım uzmanlarının öncelikli olarak satış veya anlaşmayı kapatma görüşmeleri için tamamen ön değerlendirmeden geçirilmiş güçlü bir aday havuzuyla etkileşime geçtiği bir sürece geçmeyi hedefliyoruz.

Elde Tutma

Çalışanları elde tutma konusunda yalnızca çalışanlarımızı değil, ağımızdaki kişileri de anket yapmak için Suzy.com'u kullanıyoruz. Yapay zekâyı kullanarak etkenler ve segmentasyon analizi gerçekleştiriyor, bir çalışanın şirketimizle bağlantısıyla ilişkili çeşitli persona'ları belirliyoruz. Bu analiz, çalışanların bağlılığı ve nihai başarısı açısından istatistiksel olarak anlamlı olan temel etkenleri veya unsurları ortaya çıkarıyor.

Geliştirme

Çalışanlara kendi "yapay zekâ koçlarını" sunmak için NotebookLM gibi araçları kullanıyoruz. Bu kaynak özellikle işe alıştırma sürecinde faydalı oluyor; NotebookLM'yi temel belgeler, notlar ve diğer materyallerle dolduruyoruz.

Yeni çalışanlar daha sonra işe alıştırma deneyimlerini geliştirmek için sesli podcast'ler, videolar, sunumlar, zihin haritaları ve kuruluş genelinde bilgi paylaşımını kolaylaştıran sohbet robotları da dâhil olmak üzere çeşitli içerik türleri oluşturabiliyor. Bu, İK sohbet robotlarının faydaları ndan yalnızca biri.

Author's Tip

Birkaç yıl önce önceki şirketlerimden birinde benzer bir şey yaptım. Çalışanların İK ile ilgili sorular sormasına gerçek zamanlı olarak olanak tanıyan, yapay zekâ destekli bir Slack uygulaması geliştirdim. Yanıt mevcut değilse veya soru çok karmaşıksa sistem, İK ekibi için otomatik olarak bir kayıt oluşturuyordu.

Sorun çözüldüğünde yeni yanıtı bilgi tabanına ekleyebiliyor, böylece sistemin her etkileşimle daha akıllı hâle gelmesini sağlıyorduk.

Etkisi hemen görüldü: İK ile ilgili e-posta ve Slack mesajlarında yaklaşık %30 oranında azalma gördük. Çalışanlar yanıtlarını hızla alabiliyor ve uzun süre beklemek zorunda kalmadan işlerine dönebiliyordu. İK ekibi de daha stratejik görevlere zaman ayırabilir hâle geldi.

Etkili Bir Dönüşüm İçin Yapay Zekâ Okuryazarlığı Nasıl Geliştirilir?

Yapay zekâ okuryazarlığını geliştirmek için izlediğim adımlar şöyle:

• İK'yı öncüler olarak güçlendirmek: İnsan içgörüsü ile makine zekâsı arasındaki boşluğu kapatarak dönüşüme liderlik etmesi için İK'yı güçlendiriyoruz.
• Araçlar yerine kullanım alanlarına odaklanmak: Ekipleri, yalnızca kendi başına "yapay zekâ kullanmak" yerine araştırma, veri analizi ve özetlenmiş öğrenme gibi belirli sonuçlar için Gemini ve NotebookLM gibi araçları kullanmaya teşvik ediyoruz.
• Bir "mutfak kabinesi" danışman ağı oluşturmak: Liderleri, en iyi uygulamaları paylaşan ve yapay zekâ uygulamasının keşfedilmemiş alanlarında yol gösteren çeşitli bir meslektaş ağı kurmaya teşvik ediyoruz.
• Uygulamalı denemeleri teşvik etmek: Lovable gibi platformları kullanarak sınırlı kodlama becerilerine sahip ekip üyelerini fikir geliştirmeye ve yüksek doğruluklu uygulamalar oluşturmaya teşvik ediyoruz; bu da yapay zekânın teknik uzmanlığı demokratikleştirdiğini kanıtlıyor.

Bahsettiğim bazıları da dâhil olmak üzere çeşitli zorluklar yaşandı:

• "Savaş, kaç ya da don" tepkisi: Ani zorunluluklar genellikle çalışan direncini tetikler. Derin insani bağlam ve açık diyalog sağlamadan teknolojiyi etkili bir şekilde kullanıma sunamayacağımızı öğrendik.
• Favori yapay zekâ aracı önyargısı: Farklı departmanlar genellikle parçalı araçlar biriktirir (örneğin Satış Rattle kullanırken Ürün Pendo kullanır); bu da verilere yönelik işlevler arası güven eksikliğine yol açar.
• Geriden gelen benimseme: Tarihsel olarak İK mesleği yeni teknolojileri geç benimsemiştir; bu nedenle tepkisel bir zihniyetten proaktif ve kâr sağlayan bir zihniyete geçmek için ortak bir çaba gerekir.

Yapay Zekâ Uygulamalarında İşlevler Arası İş Birliğine Neden İhtiyaç Var?

Kuruluşların, departmanlar arasında geleneksel yazılımların yaygınlaşmasını yansıtır şekilde, çok çeşitli yapay zekâ araçlarını ne kadar hızlı biriktirdiğini görmek şaşırtıcı. ChatGPT, Gemini veya Claude gibi güçlü, genel amaçlı platformlar olsa bile bireyler ve ekipler tercih ettikleri çözümlere yöneliyor.

Bu parçalanma departman düzeyinde daha da belirginleşiyor. Her ekip kendi özel yapay zekâ araçlarını benimsiyor gibi görünüyor. İşlevleri örtüşse bile Ürün Pendo AI kullanırken satış ekibi Rattle'a yöneliyor ve benzeri durumlar yaşanıyor.

Ben buna "Favori Yapay Zekâ Aracı Önyargısı" diyorum. İnsanlar seçtikleri araçtan gelen içgörülere diğer araçlardan gelenlerden daha fazla güvenme eğiliminde oluyor; hatta bazen diğer platformların çıktılarını hatalı kabul ediyor.

Bence bu durum, yapay zekâyı kullanıma sunarken uyumun ve işlevler arası iş birliğinin önemini ortaya koyuyor. Mesele yalnızca en iyi teknolojiyi seçmek değil, kuruluş olarak tercih ettiğimiz araçlara dair ortak bir anlayış ve güven oluşturmak.

Uzun Bir Yapay Zekâ Araçları Listesi Birbiriyle Nasıl Uyum Sağlıyor?

Araçlardan söz açılmışken, yapay zekâ yığınım şöyle:

• Gemini (ve ChatGPT): Koçluk, konuşmalar, araştırma, içerik oluşturma, görüntü oluşturma ve bazen veri analizi.
• NotebookLM: Öğrenme, eğitim, işe alıştırma ve araştırma çıktıları.
• Sprouts.ai: İşe alım ve aday bulma.
• LinkedIn: İşe alım ve aday bulma.
• 15Five: Performans, bağlılık, ücretlendirme ve yapay zekâ koçluğu.
• ADP: Temel İK işlemleri ve bordro.
• Ashby: İşe alım.
• Kona.ai: Yönetici ve lider koçluğu.
• Kona Meeting Assistant: Toplantılara katılarak konuşma dökümlerini yakalar ve 1:1'lerden alınan performans verilerini özetler.
• Articulate 360 (diğer adıyla Rise) LMS: Öğrenme ve gelişim (ancak yapay zekâ özellikleri sınırlı). Öğrenme içeriği ve sınav oluşturmak için Gemini, NotebookLM ve ChatGPT kullandık.
• Jira AI: Atlassian Intelligence, Slack'te İK politikalarıyla ilgili soruları yanıtlar.
• Zoom AI: Toplantıları kaydeder, konuşma dökümleri/notlar sağlar ve eylem maddeleriyle yapılacak işleri belgeler.
• Granola: Dâhili ve harici toplantıları kaydederek konuşma dökümleri/notlar sağlar. Ayrıca toplantı bilgilerine ve konuşma dökümlerine dayalı koçluk sunar ve eylem maddeleriyle yapılacak işleri belgeler.
• Dado: İşe alıştırma.
• Workato: İş akışları; ancak kısa süre önce Dado'ya geçtik.
• Lovable: Daha büyük platformların üstesinden gelemediği, fikirle kodlama odaklı özel çözümler.

Üç Yapay Zekâ Aracı Neden Diğerlerinden Öne Çıkıyor?

Üç araç öne çıkıyor ve bunları her gün kullanıyorum.

Gemini: Gemini e-postalarımdaki bağlama eriştiği, Chrome'da ve başka yerlerde çalıştığı için onu en çok kullanıyorum. Araştırma eksiklerini tamamlamak, belgeleri ve bazı raporları analiz etmek, görüntüler oluşturmak, belirli kullanım alanları için GEM'ler geliştirmek, konular hakkında bilgi edinmek ve uzun raporları özetlemek için kullanıyorum. Bu, araştırma süresini azaltmamı, normalde erişemeyeceğim içgörüler elde etmemi, canlı bir "sesli" koç ve düşünce ortağı kullanmamı, ayrıca bir analist olmadan raporlar veya analizler oluşturmamı sağladı.

Granola/Kona Meeting Assistant: Granola ve Kona Meeting Assistant toplantılar sırasında konuşmacıların çıktısını alarak konuşma dökümleri ve notlar oluşturur, ayrıca koçluk sağlar. Şirketimizde Kona Meeting Assistant tüm toplantılara katılarak performans perspektifinden notlar, eylemler, zorluklar ve işlevler arası içgörüler sunar. Toplantıları, temaları ve notları bir araya getirmek raporlar oluşturmamı, takip yapmamı ve çalışanlardan hesap sormamı sağladı.

Lovable: Lovable kişisel sitemi, bültenimi ve bazı diğer araçları oluşturdu. Her zaman ürün alanında çalıştım, ancak kodlama becerilerim sınırlı olduğu için Lovable büyük bir yardımcı oldu. Belirli sorunları veya ihtiyaçları çözen uygulamalar oluşturma, yeni fikirler geliştirme ve bunların "gerçek dünyada" nasıl çalıştığını görme becerimi genişletti.

İK Yapay Zekâ Dönüşümünü Nasıl Yönlendirecek?

Önümüzdeki beş yıl içinde İK rolü, tepkisel ve idari bir işlevden, yapay zekâ dönüşümünün stratejik itici gücüne dönüşecek.

• Uzmanlık silolarının ortadan kaldırılması: Yapay zekâ, teknik ve ticari sınırlar arasındaki bilgiyi demokratikleştirerek ekiplerin çalışma biçimini temelden değiştirecek.
• Daha yatay hiyerarşiler: Kuruluşlar, bu özellikler hayatta kalmak için gerekli olduğundan daha esnek, daha az hiyerarşik ve daha çevik hâle gelecek.
• İnsan odaklı entegrasyon: Önümüzdeki beş yıldaki başarı, İK'nın teknoloji benimsenmesinin "insan tarafına" liderlik etmesine ve çalışanların direncini ele almasına bağlı olacak.
• Artan üretkenlik: Yapay zekâ araçları, bireysel üretkenliği iki kişilik ekipler düzeyine taşıyarak İK profesyonellerinin rutin görevler yerine stratejik girişimlere odaklanmasını sağlayacak.

Yapay Zekâ Benimsenirken İnsan Öncelikli Bir Yaklaşım Neden Kritik?

İK liderlerine tavsiyem şu:

• İnsanları merkeze koyun: Yeni teknolojiyi benimserken liderler, açık diyaloğu güvence altına almalı, bağlam sağlamalı ve direnci azaltmak için çalışanları sürece dâhil ederek insani unsuru dikkate almalıdır.
• Kararlılıkla meraklı kalın: Büyük teknolojik değişimler boyunca geçerliliğini korumak için liderler sürekli meraklı olmalı ve öğrenmeye istekli kalmalıdır.
• Bağlam sağlamadan teknoloji kullanımını zorunlu kılmaktan kaçının: Liderler, teknolojiyi hemen kullanıma sunup benimsetebileceklerini varsaymamalıdır. Bunun yerine, çalışanların ani zorunluluklar karşısında yaşayabileceği "savaş, kaç veya don" tepkisini ele almalıdır.
• İşlevler arası uyumu teşvik edin: Liderler yalnızca "en iyi" teknolojiyi seçmek yerine, kuruluş genelinde seçtikleri araçlar konusunda ortak bir anlayış ve güven oluşturmaya odaklanmalıdır.
• Çeşitli bir danışman ağı oluşturun: Keşfedilmemiş alanlarda yolunuzu bulmanıza yardımcı olması için farklı sektörlerden ve geçmişlerden meslektaşlar ve danışmanlardan oluşan bir "İsviçre çakısı" ağı geliştirin.

Takip edin

Anthony Onesto'nun İK'nın yapay zekâ konusunda liderlik üstlenmesi yönündeki çalışmalarını takip etmek için kişisel web sitesine ve bülteni AI in HR Today'e göz atın. Ya da onu LinkedIn'de takip edin.

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