Yapay Zekâ Entegrasyonu Uzmanı, Kendinden Emin ve Başarılı Benimseme İçin Yol Haritasını Açıklıyor

Böylece, işletmelere yapay zekâyı doğru şekilde entegre etmeye odaklanan danışmanlık hizmeti vermeye başladı ve ardından uygulamaları etrafında bir çerçeve oluşturdu.

Oyun planının ayrıntılarını öğrenmek için kendisiyle görüştük. Bize şunları anlattı.

Kurumsal İK’dan yapay zekâ danışmanlığına

Ben Rey, İK ve yetenek yönetimi alanında 16 yılı aşkın uluslararası deneyime sahip Kanadalı bir İK danışmanı ve eğitmenim. Royal Roads University’den MBA derecem var. Ayrıca ICF ACC sertifikalı koç ve OKR koçuyum.

Yıllarca İK ve yetenek yönetimi alanında çalıştıktan sonra aynı örüntünün tekrarlandığını gördüğüm için yapay zekâya yöneldim: İK ekipleri idari işlerin altında ezilirken stratejik etkilerini kanıtlamakta zorlanıyordu. Yapay zekâ araçları ortaya çıkmaya başladığında, çoğu İK liderinin ya bunları görmezden geldiğini ya da teknolojik taraf karşısında bunaldığını fark ettim. Bu boşluğu doldurmak istedim.

Odak noktam, İK liderlerinin yapay zekâyı teknik olmayan, sonuç odaklı bir şekilde kullanmasına yardımcı olmak oldu: tekrarlayan işleri otomatikleştirmek, insanlara odaklanmak ve BT’ye ya da danışmanlara bağlı kalmadan veriye dayalı kararlar almak. Mesele, yapay zekâyı pratik, etik ve doğrudan iş sonuçlarıyla bağlantılı hâle getirmek.

Genel olarak liderlik yolculuğum, kültürler arası deneyim ile sürekli kendini yenilemenin birleşimiyle şekillendi. Öne çıkan birkaç dönüm noktası var:

• Kurumsal İK’dan danışmanlığa geçiş: Orta Doğu’da yetenek ve organizasyonel gelişime liderlik ederek geçirdiğim on yılı aşkın sürenin ardından, birçok İK işlevinin daha büyük çerçevelere değil, daha basit ve çevik sistemlere ihtiyaç duyduğunu fark ettim. Bu da beni danışmanlık çalışmalarına yöneltti.
• ICF ACC Koçu ve OKR Koçu olmak: Bu, başkalarına liderlik etme ve onları geliştirme biçimimi değiştirdi. Koçluk, kontrol yerine netlik aracılığıyla hesap verebilirlik sağlamayı öğretti.
• Yapay zekâyı İK uygulamalarına entegre etmek: Liderlerin BT’ye bağlı kalmadan iş akışlarını modernleştirmesine yardımcı olmak için yapay zekâ ve İK eğitim programları oluşturdum. Müşterilerin yapay zekâyı kullanmakta tereddüt eden kişilerden kendine güvenen kullanıcılara dönüştüğünü görmek belirleyici bir andı.
• Sınır ötesi güvenilirlik oluşturmak: Kanada’dan gelmem ve Orta Doğu’daki farklı pazarlarda çalışmam, çok kültürlü ekipleri nasıl yönettiğimi ve gerçekten ölçeklenebilen insan stratejilerini nasıl tasarladığımı şekillendirdi.

Yapay zekâ liderliği karar vericilikten karar tasarımcılığına nasıl yeniden tanımlıyor?

Yapay zekâ öncelikli bir dünyada liderlik, bilgiye sahip olmaktan çok bilginin nasıl aktığını düzenlemekle ilgilidir. Üç değişim öne çıkıyor:

• Kontrolden netliğe: Güçlü liderliğin yön belirlemek ve uygulamayı izlemek anlamına geldiği varsayımını geride bırakmak zorunda kaldım. Yapay zekâ, bilgi ve karar alma gücünü daha da dağıttı. Artık liderlik, niyetin netliğini — hangi sorunu çözdüğümüzü — ortaya koymak ve ekiplerin (ve teknolojinin) bunun etrafında kendi kendilerini organize etmelerine izin vermekle ilgili.
• Süreç sahipliğinden yetkinlik geliştirmeye: Geleneksel İK’da performans değerlendirmeleri, halefiyet ve işe alım gibi süreçlerin “sahibi” bizdik. Artık odağım, bu süreçlerin sürekli denetim olmadan daha akıllı ve hızlı yürütülmesi için başkalarında yapay zekâ destekli yetkinlikler geliştirmek.
• Doğrusal hiyerarşiden ağ tabanlı iş birliğine: Yapının hesap verebilirlik oluşturduğu inancını bıraktım. Yapay zekâ araçları silolar arasındaki sınırları ortadan kaldırıyor; dolayısıyla etki artık yalnızca dikey değil, yatay olarak da ilerliyor. Bu durum psikolojik güvenlik, veri şeffaflığı ve yetkinin paylaşılmasından rahatsız olmayan liderler gerektiriyor.

Sonuç olarak günümüzde liderlik, karar verici olmakla değil, karar tasarımcısı olmakla ilgilidir.

Bu, çıktıları onaylamak için daha az, ekipleri iş akışları, istemler, sistemler ve koruyucu önlemler tasarlama konusunda eğitmek ve dağıtılmış hesap verebilirliği teşvik etmek için daha fazla zaman harcadığım anlamına geliyor.

Bu, zihniyette incelikli ama derin bir değişim: Yapay zekâ yalnızca işi hızlandırmıyor; liderleri, bilgi odaklı ve otomatikleşmiş bir ortamda liderliğin gerçekte ne anlama geldiğini yeniden değerlendirmeye zorluyor.

Kuruluşunuzun yapay zekâya hazır olmasının gerçekte ne anlama geldiği

Kuruluşumuzda yapay zekâya hazır olmak şu şekilde görünüyor:

• Otomasyona uygun görevleri belirleyebilen kişiler.
• Yapay zekâ destekli iş akışlarını tasarlayabilen, test edebilen ve geliştirebilen ekipler.
• Çıktıları eleştirel bir şekilde değerlendiren, etik kullanımı sağlayan ve yönetişimi sürdüren liderler.

Sıkça gördüğüm sorunlar şunlar:”

• Abartılı beklentiler ve gerçeklik arasındaki fark: Ekipler başlangıçta yapay zekânın muhakemeyi desteklemek yerine onun yerini almasını bekliyor.
• Değişime direnç: Bazı çalışanlar, uygulamalı başarılar elde etmeden yapay zekâ çıktılarına güvenmekte tereddüt ediyor.
• Yönetişim eksiklikleri: İlk uygulamalar tutarsız kalite veya önyargı riski taşıyordu; bu nedenle istem kitaplıkları ve inceleme kontrol noktaları gerekiyordu.

Uygulamalı deneyimi, akran liderliğinde koçluğu ve yönetişimi bir araya getirerek yapay zekâ okuryazarlığına sahip, yetkin ve sorumlu bir İK işlevi oluşturduk. Bu yapıda yapay zekâ, bağımlılık yaratmak yerine karar alma süreçlerini destekliyor.

Yapay zekâ beklentileri ile gerçek dünyadaki uygulama arasındaki fark nasıl kapatılır?

Şu anda gördüğüm en büyük kopukluk, beklenti ile uygulama arasındaki fark.

Kuruluşlar çoğu zaman yapay zekâyı, işin temelindeki iş akışlarını, beceri eksikliklerini veya ondan gerçekten yararlanmak için gereken kültürü ele almadan, İK’yı anında daha verimli ya da stratejik hâle getirecek bir “sihirli çözüm” olarak görüyor. Bunun sonucunda yapay zekâ kullanımı ya sekteye uğruyor, ya tutarsız sonuçlar üretiyor ya da mevcut verimsizlikleri büyütüyor.

Liderlik ve organizasyon tasarımı çalışmalarımda bunu iki şekilde ele alıyorum:

1. Araçlardan önce iş akışları: Her yapay zekâ girişiminin, iyileştirmeyi amaçladığı sürecin net bir şekilde anlaşılmasıyla başlamasını sağlıyorum. Sorunlu noktaları haritalandırıyor, sonuçları tanımlıyor ve ancak bundan sonra yapay zekâ çözümlerini seçiyor veya tasarlıyoruz. Bu yaklaşım, araçların geçici bir çözüm olarak kullanılmasını önlüyor ve odağı yalnızca otomasyona değil, yetkinlik geliştirmeye kaydırıyor.
2. Yapay zekâ öncüleri aracılığıyla dağıtık liderlik: Yapay zekâyı uygulamak için tek bir uzmana veya liderlik figürüne güvenmek yerine, ekipleri içinde eğitim verebilecek, sorunları çözebilecek ve yinelemeli geliştirmeler yapabilecek kurum içi öncüler oluşturuyorum. Bu, hem kullanımı ölçeklendiriyor hem de yapay zekâ yetkinliğini kurumun DNA’sına yerleştiriyor.

Sonuç olarak bu farkı kapatmak, teknolojinin kendisiyle ilgili değil — yapay zekânın yeni darboğazlar veya riskler yaratmadan vaatlerini gerçekten yerine getirebilmesi için insanları, süreçleri ve yönetişimi uyumlu hâle getirmekle ilgili.

Bunu daha derinlemesine inceleyelim.

İK liderleri ölçeklenebilir yapay zekâ destekli yetkinlikleri nasıl oluşturabilir?

Söylediğim gibi, yapay zekâ destekli yetkinlikler oluşturmak, insanları araçlar konusunda eğitmekle değil; iş akışlarını yeniden tasarlamakla başlar.

Yetkinlikten önce özgüven oluşturun

İşe, insan emeğinin en az değer kattığı alanları — tekrarlayan raporlama, manuel tarama veya dokümantasyon — belirleyerek başlıyor ve bu süreçleri Zapier, Power Automate ve Airtable gibi platformlar üzerinden basit, kod gerektirmeyen otomasyonlarla yeniden tasarlıyorum. Bu, insanların zamandan anında tasarruf ettiklerini görmelerini sağlıyor ve öğrenmeye daha açık hâle geliyorlar. Bu “yetkinlikten önce özgüven” yaklaşımı, İK ekiplerinin dirençten sahiplenmeye geçmesine yardımcı oluyor; ekipler yapay zekâyı bir tehdit olarak görmek yerine pratik bir verimlilik aracı olarak görmeye başlıyor.

Reyhaneh'in İpucu

Ekiplerin yetkinlikten önce özgüven geliştirmesine olanak tanıyın. Bu yaklaşım, İK ekiplerinin dirençten sahiplenmeye geçmesine yardımcı olur; ekipler yapay zekâyı bir tehdit olarak görmek yerine pratik bir verimlilik aracı olarak görmeye başlar.

Örneğin, yeni işe alınan çalışanların işe alıştırılması sürecinde, İK’nın verileri manuel olarak aktarması ve belgeler oluşturması yerine bir otomasyon kuruluyor: Aday teklifini imzaladığında, kod gerektirmeyen bir iş akışı tetiklenerek yeni çalışanın bilgileri otomatik olarak İK bilgi sistemine aktarılıyor — manuel tarama/veri girişini ortadan kaldırıyor — ve aynı anda BT departmanına bir ekipman talebi oluşturulup gönderiliyor. Böylece idari iş yükü büyük ölçüde azalıyor ve İK’nın yüksek değerli etkileşimlere odaklanması sağlanıyor.

İşlevlere özgü öğrenmeyi yerleştirin

Özgüven oluşturulduktan sonra, her zaman gerçek kullanım örneklerine dayanan, yapılandırılmış ve işleve özgü öğrenmeyi — işe alım, L&D, İK operasyonları veya liderlik — sürece yerleştiriyorum. Her yetkinlik geliştirme girişimi, ekiplerin yapay zekâyı sorumlu ve şeffaf bir şekilde kullanmasını sağlayan etik ve uyum güvenlik önlemlerini içeriyor.

Bir işe alım ekibi için bu, işe alım uzmanlarının adayları özetlemek ve sıralamak üzere bir yapay zekâ aracını kullanmayı öğrendiği, sürece yerleştirilmiş bir "Yapay Zekâ Taraması Atölyesi" şeklinde olabilir. Bunun hemen ardından, uyum güvenlik önlemi konusunda eğitim verilir: Yapay zekâ destekli herhangi bir kararı manuel olarak doğrulamak ve gerekçelendirmek için zorunlu olan bir "Önyargı Denetim Günlüğü" kullanılır ve böylece sorumlu kullanım sağlanır.

Benzer şekilde, Liderlik ekibi işten çıkarma kararlarını bilgilendirmek amacıyla yapay zekâ kullanımının etik sonuçlarına odaklanarak, tahmine dayalı modelleri kullanmak üzere "İş Gücü Planlaması için AI" oturumuna katılabilir.

Sonuç yalnızca araç yeterliliği değil, aynı zamanda kültürel bir yetkinliktir — iş akışlarını yeniden tasarlayabilen, verimsizlikleri sorgulayabilen ve karar kalitesini yükseltmek için AI kullanabilen İK profesyonelleri. Mesele, AI yetkinliğinin ayrı bir beceri seti olarak görülmediği, günlük işin içine yerleştiği kuruluşlar oluşturmaktır.

Sürdürülebilir benimseme için kurum içi AI elçileri geliştirin

Eğitim daha sonra, kısa açık ofis saatleri düzenleyerek en iyi uygulamaları paylaşan ve yeni otomasyon iş akışlarında sorun gidermeye yardımcı olan, benimsemenin sürekli olmasını ve yalnızca BT tarafından değil, İK ekibi tarafından sahiplenilmesini sağlayan kurum içi "AI Elçileri" geliştirilerek sürdürülür.

AI elçilerini seçerken iş unvanlarının veya teknik becerilerin ötesine bakarım — genellikle üç faktörü değerlendiririm:

1. Zihniyet: değişime açıklık, araçlar başarısız olduğunda dayanıklılık ve belirsizlikle rahatça başa çıkabilme.
2. Etkileme gücü: ekipler arasında başkalarını — resmî veya gayriresmî yollarla — etkileyebilme becerileri.
3. Uygulama eğilimi: mükemmel koşulları beklemek yerine fikirleri hızla çalışan prototiplere dönüştürebilme becerileri.

En iyi elçiler, iş akışlarını iyileştirmeye merak duyan ve öğrendiklerini doğal olarak başkalarıyla paylaşan kişilerdir. Teknoloji konusunda uzman olmaları gerekmez; ancak denemeye, işe yarayanları belgelemeye ve bunları çalışma arkadaşlarının anlayacağı günlük İK diline çevirmeye istekli olmalıdırlar.

Seçildikten sonra, onları kurum içi çarpanlar olarak desteklerim — iş akışlarına erken erişim sağlar, sorumlu AI kullanımı konusunda koçluk yapar ve onları başkaları için yardımcı eğitmenler olarak konumlandırırım. Öğrenmeyi tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir hâle getirmek için yapılandırılmış kaynaklar — komut kütüphaneleri, Notion'daki SOP'ler ve haftalık değerlendirme oturumları — kullanırız.

Bu, yetkinliğin yalnızca yukarıdan aşağıya girişimlerle değil, çalışma arkadaşlarının güvenilirliği aracılığıyla yatay olarak yayıldığı dağıtık bir öğrenme sistemi oluşturur.

Gerçek dünyadan vaka çalışması: Bir İK ekibi AI otomasyonuyla işe alım süresini nasıl %53 azalttı?

AI benimsemesiyle uygulanan dönüşüme dair gördüğüm bir örnek şöyle: Bölgesel bir perakende şirketindeki 5 kişilik İK ekibi kapasitesinin %40'ını idari görevlere harcıyordu. Typeform, Google Sheets, Zapier, ChatGPT, Slack ve Notion kullanarak aday bilgilerinin alınmasını, ön eleme özetlerini, mülakat planlamasını ve önyargı kontrollerini otomatikleştirdik. Kurum içi AI elçileri iş akışını sürdürdü ve her hafta geliştirdi.

Aday yönetimi sürecinin tamamı, üst düzey ve kodsuz bir iş akışı aracılığıyla yürütülür:

1. Typeform başvuru verilerini toplar ve bu veriler Zapier tarafından anında Google Sheets'e kaydedilir.
2. Zapier daha sonra özgeçmiş verilerini, üç cümlelik bir özet, uygunluk puanı ve uyumluluk işaretleri oluşturması için ChatGPT'ye iletir; çıktı Google E-Tablo'ya geri gönderilir.
3. Puan yeterince yüksekse Zapier, özeti ve adayın satırına yönlendiren bağlantıyı içeren bir Slack bildirimini işe alım yöneticisine gönderir.
4. Yönetici E-Tablo içinde onay verdikten sonra Zapier, adayın mülakatı kendi kendine planlamasını sağlayan otomatik bir e-postayı tetikler.
5. Son olarak Notion, İK Elçilerinin Önyargı Denetim Günlüğünü ve iş akışı belgelerini sürdürmesi için merkezi bir merkez görevi görür; böylece sistemin tamamının verimli, uyumlu ve sürekli geliştirilen bir yapıda olması sağlanır.

İşte sonuçlar:

• Haftada 60 saat geri kazanıldı (yıllık yaklaşık 1,5 FTE)
• İşe alım süresi 45 → 21 güne düşürüldü (%53 daha hızlı)
• İK zamanı koçluğa, rol tasarımına ve aday deneyimini iyileştirmeye yeniden yönlendirildi
• Liderliğin odağı görev denetiminden yetkinlik geliştirmeye ve iş akışı tasarımına kaydı

Bu deneyim bana AI'ın gerçek değerinin yalnızca görevleri otomatikleştirmekte değil, liderlik etkisini ölçeklendirmekte ve yetkilendirilmiş, yetkin ekiplerden oluşan bir kültür yaratmakta olduğunu kanıtladı.

AI'ın gerçek değeri yalnızca görevleri otomatikleştirmekte değil, liderlik etkisini ölçeklendirmekte ve yetkilendirilmiş, yetkin ekiplerden oluşan bir kültür yaratmaktır.

AI, stratejiyi ve karar alma süreçlerini dönüştürmek için operasyonların ötesine nasıl geçer?

Ancak AI operasyonların ötesine geçer. Operasyon yönetiminde AI, senaryoları modelleyerek, iş gücü planlaması yaparak ve içgörüleri sentezleyerek stratejiyi, organizasyon tasarımını ve karar alma süreçlerini destekler; böylece liderlik, ödünleşimlere ve insanlar üzerindeki etkiye odaklanabilir.

Stratejik İK ve yetkinlik geliştirme için AI, temel olarak iki tür araca dayanır:

• Stratejik Planlama Platformları: SAP SuccessFactors veya Nakisa/Pigment gibi uzmanlaşmış sistemler, karmaşık iş gücü planlamasını, senaryo modellemesini ve organizasyon tasarımını yönetmek için gelişmiş AI kullanır. Bu araçlar, liderlerin ihtiyaçları öngörmesine ve önemli kararların etkisini analiz etmesine yardımcı olmak üzere iş verilerini sentezler; böylece İK yalnızca raporlamaya değil, stratejiye odaklanabilir.
• Üretken İçerik Araçları: ChatGPT veya Gemini gibi genel amaçlı LLM'ler (genellikle Microsoft 365 Copilot gibi kurumsal platformlar içinde kullanıma sunulur), kişiselleştirilmiş koçluk yönlendirmeleri, eğitim modüllerinin ilk taslakları ve çalışan nabız anketi soruları dahil olmak üzere içerikleri hızlıca oluşturmak için kullanılır. Bu, yaratıcı taslak hazırlama sürecini otomatikleştirerek İK'nın zamanını insanlara koçluk yapmaya ve onları geliştirmeye ayırmasını sağlar.

Başka bir deyişle, ilki veriye dayalı "ne"yi ortaya koyarken ikincisi insan odaklı "nasıl"ı oluşturur.

Uygulamada bunun nasıl görünebileceğine bakalım: İnsan sermayesi yönetimi yazılımı SAP SuccessFactors, iki yıl içinde Dijital Pazarlama alanında öngörülen %20'lik bir beceri açığını gösteren bir senaryoyu modeller; bu stratejik içgörü daha sonra, ekibi bu durumdan en çok etkilenen bir Pazarlama Başkan Yardımcısı için son derece kişiselleştirilmiş, üç adımlı bir koçluk planı oluşturma istemiyle ChatGPT'ye aktarılır ve böylece karmaşık veriler anında uygulanabilir gelişim ve koçluk içeriğine dönüştürülür.

İK iş akışı verimliliğini ve yetkinlik geliştirmeyi yönlendiren kodsuz teknoloji yığını

Araçlardan söz etmişken, iş akışı verimliliğine ve yetkinlik geliştirmeye odaklanan esnek, kodsuz bir teknoloji yığını kullanıyorum:

• Google Workspace, veri, panolar ve iş birliği için merkezi merkezimdir.
• Typeform ve Google Forms, aday ve kurum içi bilgi toplama süreçlerini standartlaştırarak otomatik iş akışlarını besler.
• Zapier (iş akışı otomasyon yazılımı) ve Make, uçtan uca otomasyonu düzenleyerek haftada 40–60 saatlik zaman tasarrufu sağlar. Yakın zamanda daha iyi hata yönetimi için bazı iş akışlarını Make'e taşıdım.
• ChatGPT ve OpenAI API; şablonlar, özetler ve önyargı kontrolleri oluşturur. Bunlar, tutarlılık ve yönetişim sağlamak için istem kütüphaneleri ve günlük kaydıyla birlikte kullanılır.
• Slack (çalışan iletişimi yazılımı), ekiplerin uyum içinde çalışmasını sağlamak için gerçek zamanlı bildirimler ve onaylar sunar.
• Notion (not alma uygulaması), ölçeklenebilir bilgi paylaşımı için iş akışlarını, SOP'leri ve öncü eğitimi belgelediğimiz yerdir.

Bu teknoloji yığınının etkisi; önemli ölçüde zaman tasarrufu, daha hızlı işe alım, gelişmiş tutarlılık ve liderlik odağının görev denetiminden iş akışı ve yetkinlik tasarımına kaymasıdır.

Tutarlı ve önyargı kontrolünden geçirilmiş İK çıktıları için ChatGPT girdileri nasıl yapılandırılır?

Şu anda özellikle ChatGPT istem tasarımına ve kütüphanelerine odaklanıyorum. Önemli olan yalnızca aracı kullanmak değil, doğru, önyargı kontrolünden geçirilmiş ve uygulanabilir içerikler üretmek için girdileri ve çıktıları nasıl yapılandırdığınızdır.

Merkezi bir istem kütüphanesi oluşturarak aday özetlerinden ve eleme sorularından kurum içi iletişimlere ve işe alıştırma materyallerine kadar İK iş akışları genelinde AI çıktılarının yeniden üretilebilir olmasını sağladık.

Etkisi dönüştürücü oldu: kaliteyi standartlaştırıyor, hataları azaltıyor ve İK ekiplerini tekrarlayan içerik oluşturma işinden kurtarıyor. Daha da önemlisi, liderlik yapma biçimimi değiştiriyor — artık enerjimi her belgeyi üretmeye veya onaylamaya değil, ekipleri iş akışı tasarımı, karar alma sınırları ve yinelemeli iyileştirme konularında koçluk yapmaya harcıyorum. Bu tek özellik, İK'yı görev odaklı bir işlevden yetkinlik odaklı, AI ile güçlendirilmiş bir ekibe dönüştürdü.

Her İK liderinin AI geçişini yönetme konusunda bilmesi gerekenler

Beş yıl içinde İK artık işlemsel süreçlerle tanımlanmayacak. Benimki gibi roller neredeyse tamamen AI ile güçlendirilmiş iş akışları tasarlamaya, karar çerçeveleri oluşturmaya ve kurum genelinde insan + AI yetkinlikleri geliştirmeye odaklanacak. Departmanlar etkilerini çalışan sayısı veya idari verimlilik yerine stratejik etki, iş gücü çevikliği ve yetkinlik gelişimiyle ölçecek.

Uygulamada bu, İK liderlerinin raporları onaylamaya daha az, veriye dayalı içgörüleri derlemeye, ekiplere koçluk yapmaya ve etik AI kullanımını her karara yerleştirmeye daha fazla zaman ayıracağı anlamına gelir.

Bu AI odaklı İK dönüşümünü yöneten İK liderlerine tavsiyem, araçlara değil iş akışlarına odaklanmalarıdır.

Reyhaneh'in Önerisi

Bu yapay zekâ odaklı dönüşümde yol alan İK liderlerine tavsiyem, araçlara değil iş akışlarına odaklanmalarıdır.

İnsan emeğinin düşük değer kattığı noktaları belirleyin, bu görevleri otomatikleştirin veya destekleyin ve ekiplerinizde yetkinliklerin yanı sıra yapay zekâ okuryazarlığı geliştirmeye yatırım yapın. Kurum içinde öncü kişiler oluşturun, yönetişimi erkenden uygulamaya koyun ve rolünüzü görevleri yerine getirmekten karar çerçeveleri tasarlamaya ve başkalarının işini kolaylaştırmaya doğru dönüştürün.

Daha genel olarak tüm liderler için önemli olan, yalnızca hangi işlerin yapıldığını değil, işlerin nasıl yapıldığını yeniden düşünmektir. Yapay zekâyı strateji ve kültür için bir güç çarpanı olarak benimseyin, kontrol yerine açıklığa öncelik verin ve yapay zekâ ile güçlendirilmiş bir ortamda uyum sağlayabilen, deney yapabilen ve sorumluluk alabilen ekipler geliştirin.

Başarı, en yeni araçlara sahip olmakla değil; insan ve yapay zekâ sistemlerini etkili bir şekilde uyum içinde yönetmekle ilgilidir.

Takip edin

Rey, İK alanındaki pratik ve az kodlu yapay zekâ stratejilerini keşfederken onu LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

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