Yapay Zekâ Stratejisi Bir Kültür Meselesidir ve İK Liderlik Etmek İçin Eşsiz Bir Konumdadır

Yapay zekâyı hem liderler hem de ekipler için nasıl pratik hâle getirdiğini öğrenmek üzere onunla bir araya geldik. Ayrıca İK'nın yapay zekâ stratejisi ve benimsenmesinde neden kritik bir rol oynadığını bize tam olarak anlattı.

Azim ve meraktan eşit ölçüde beslenmek

Ben Slickdeals'ta İnsan ve Kültürden Sorumlu Genel Müdürüm Tracy Cote ve aynı zamanda Topluluk Operasyonları ekibimize liderlik ediyorum.

Liderlik yolculuğum, eşit ölçüde azim ve merak tarafından şekillendi. Üniversite eğitimimi kendi imkânlarımla tamamladım, çok farklı sektörlerde basamakları tırmandım ve en iyi liderlerin istikrarını koruyan, gerçek sorunları çözen ve insanları yanlarına alarak ilerleyen kişiler olduğunu erkenden öğrendim.

Yıllar içinde Genesys ve StockX gibi şirketlerde küresel genişleme, birleşme ve satın alma entegrasyonu ile uluslararası operasyonlar da dâhil olmak üzere ölçeklenme, dönüşüm ve karmaşıklık süreçlerine liderlik etme fırsatı buldum. Bu deneyimler bana kültürün büyümeyi nasıl hızlandırabileceği ya da fark edilmeden yavaşlatabileceği ve ekipler farklı konumlara dağılmış, değişim sürekli hâle gelmişken netlik ile güvenin neden daha da önemli olduğu konusunda çok şey öğretti.

Slickdeals'ta bu kesişim sürekli karşımıza çıkıyor. Biz topluluk odaklı bir platformuz; dolayısıyla “insanlar” yalnızca şirket içindeki çalışanlardan ibaret değil. Her gün ürünümüzü ve itibarımızı şekillendiren milyonlarca üyeyi, katkı sağlayanı ve fırsat avcısını da kapsıyor. Hem İK'ya hem de Topluluk Operasyonlarına liderlik etmek, sorumlu bir şekilde ölçeklenmenin gerektirdiği şeylere bağlı kalmamı sağlıyor: işe yarayan sistemler kurmak, güveni korumak ve şirketin onu özel kılan özelliklerini kaybetmeden hızlı hareket edebilmesini sağlamak.

Zaman içinde liderlik tarzım, her şeyi çözen kişi olmaktan çıkıp harika işlerin ortaya çıktığı ortamı yaratan bir kurucu ve çarpan olmaya doğru değişti.

Aynı zamanda bir anneyim ve kariyer ile aileyi dengelemek, empati ve kapsayıcılığa olan inancımı derinleştirdi: Bunlar benim için moda sözcükler değil, çalışma ilkeleri. Günün sonunda işim; netlik oluşturmak, sürtüşmeyi ortadan kaldırmak ve insanların gurur duyacakları işler yapmasına yardımcı olmak.

Tracy'nin İpucu

Yapay zekâ, araçlar ve olanaklar her hafta değiştiği için belirsizliği artırıyor. Liderlik artık daha çok sınırlar belirlemek, okuryazarlık oluşturmak ve ekiplerin odağını kaybetmeden sorumlu bir şekilde deney yapmasına yardımcı olmakla ilgili.

Yapay zekâ liderliği ve organizasyon tasarımını nasıl değiştiriyor?

Yapay zekâ, liderliğin hızını ve biçimini değiştiriyor. Elbette işler daha hızlı ilerliyor; ancak en büyük değişiklik, liderlerin sormaktan sorumlu olduğu sorularda ortaya çıkıyor.

Yapay zekâ çağında rolüm, kapasiteyi yönetmekten çok kaldıraç etkisi yaratacak yapılar tasarlamakla ilgili. Bu da insanların en fazla değeri nerede kattığını, otomasyonun nerede devreye girmesi gerektiğini ve organizasyon genelinde karar kalitesi için taban seviyesinin nasıl yükseltileceğini sormak anlamına geliyor.

Bu nedenle, yapının her zaman önce gelmesi gerektiğine dair uzun süredir taşıdığım varsayımı bırakmak zorunda kaldım. Geçmişte organizasyon şemasını tasarlar, rolleri tanımlar, ardından iş akışlarını optimize ederdik. Organizasyon tasarımında yapay zekâ bu yaklaşımı tersine çeviriyor. Artık iş akışları ve sonuçlarla başlıyor, ardından yapay zekâ işin bir bölümünü üstlenebildiğinde gerçekten neye ihtiyaç duyulduğuna göre rolleri tasarlıyoruz.

Ayrıca liderliğin cevaplara sahip olmak anlamına geldiği fikrine de meydan okumak zorunda kaldım. Gerçekte, iş gücü planlamasında yapay zekânın uygulanması, araçlar ve olanaklar her hafta değiştiği için belirsizliği artırıyor. Liderlik artık daha çok sınırlar belirlemek, okuryazarlık oluşturmak ve ekiplerin odağını kaybetmeden sorumlu bir şekilde deney yapmasına yardımcı olmakla ilgili.

İK'nın odağı otomasyondan ölçeklenebilir düşünsel çalışmaya nasıl kayıyor?

O zaman bunun yalnızca başka bir İK otomasyonu dalgası olmadığını, işlemsel işlerin ötesine geçip ilk kez düşünsel çalışmayı ölçeklendirdiğimizi fark ettiğim anı hatırlıyorum.

Bu, yıllar önce başka bir şirkette gerçekleşti. Müşterilerimizi desteklemek için İK bilgi sisteminin içinde otomasyona büyük bir ağırlık veriyorduk: self servis iş akışları, standartlaştırılmış süreçler ve daha az manuel aktarım. Bu, verimlilik olarak otomasyondu.

Ancak ardından yapay zekâ, İK ve liderlik alanlarında daha yavaş ilerleyen ve ölçeklenmesi daha zor olan bölümleri otomatikleştirmemize yardımcı olmaya başladı: sentez, örüntü tespiti ve koçluk. Bu, liderliğimde bir dönüm noktasıydı.

Yapay zekâ performans değerlendirmelerini ve yönetici koçluğunu nasıl dönüştürüyor?

İşte somut bir örnek: çeşitli araçların birleşiminden yararlanan performans değerlendirmeleri ve yönetici koçluğu:

Araçlar: ChatGPT Enterprise + Zoom yapay zekâ özetleri + (yakında) 1:1 görüşmelere entegre edilen 15Five yapay zekâ koçluğu

Kurulum ve iş akışı değişiklikleri:

1. Performans yönetiminde yapay zekâ girdilerimizi (öz değerlendirme, yönetici değerlendirmesi, akran geri bildirimi) standartlaştırdık; böylece ham materyal yapılandırılmış ve karşılaştırılabilir hâle geldi.
2. Girdilerdeki temaları (güçlü yönler, gelişim alanları, tutarsızlıklar ve eksik bağlam) özetlemek ve sentezlemek için ChatGPT kullanıyoruz.
3. Yöneticiler sentezlenmiş çıktıyı son taslak olarak değil, başlangıç noktası olarak kullanıyor: çıktıyı doğruluyor, belirli örnekler ekliyor ve değerlendirme sorumluluğunu üstleniyorlar.
4. Geri bildirimlerin birinin notları arasında kaybolmaması için önemli görüşmelerdeki temaları yakalamak amacıyla Zoom yapay zekâ özetlerini kullanıyoruz.
5. İş akışı içinde daha iyi yönetici alışkanlıklarını pekiştirmek için 15Five yapay zekâ koçluğunu kullanıma sunuyoruz; bunun sonucunda daha güçlü 1:1 görüşmeler, daha net hedefler ve daha tutarlı gelişim görüşmeleri elde ediyoruz.

Sonuçlar:

• Yöneticiler derleme için daha az, koçluk için daha fazla zaman harcıyor.
• Değerlendirmeler daha net ve daha tutarlı.
• İK, örneğin geri bildirim kalitesindeki eşitsizlikler veya ekipler arasındaki belirsiz beklentiler gibi örüntüler ve boşluklar hakkında daha iyi görünürlük elde ediyor.
• En önemlisi, İK'yı doğrusal biçimde büyütmeden ölçeklenebilir liderlik kalitesine doğru ilerlememizi sağlıyor.

Gözlemler:

• Yapay zekâ sentezlemeyi ve tutarlılığı desteklerken değerlendirme ve sonuçların sorumluluğu hâlâ insanlarda.
• Yönetici yetkinleştirme ve koçluk, en yüksek kaldıraç etkisine sahip alanlardan biri; çünkü çoğu şirkette en büyük “çarpan” araç değil, yöneticidir.

Benim için “vay be” anı, yapay zekânın dağınık ve parçalı girdileri ne kadar hızlı biçimde netliğe dönüştürdüğünü görmek ve ardından asıl kaldıraç etkisinin aracın kendisinde olmadığını fark etmekti. Asıl etki, liderlerin çıtayı düşürmeden daha hızlı hareket edebilmesi için yapay zekâyı disiplinli iş akışları ve güçlü hesap verebilirlikle birleştirmekte yatıyor.

Asıl avantaj neden yapay zekâyı Operasyonlara yerleştirmekten geçiyor?

Asıl yapay zekâ avantajı, İK yetkinliği oluşturduğunda ve Operasyonlar iş akışının değerini kanıtladığında ortaya çıkar — ardından bunu ölçeklendiririz.

İK'da yapay zekâ ve liderlik genelinde çeşitli iş akışlarını baştan ele aldık. En büyük değişimlerden biri, İK'nın yalnızca kendi içinde yapay zekâyı benimsememesi; operasyon ekiplerimiz genelinde yapay zekâ benimsenmesini etkin biçimde mümkün kılması ve hızlandırmasıdır. Hem İK'ya hem de Operasyonlara liderlik ettiğim için liderlerin yapay zekânın ne yapmasını istediği ile iş akışı düzeyinde gerçekte neyin işe yaradığı arasındaki boşluğu kapatabiliyorum.

Temel yaklaşım şu: operasyon yönetiminde yapay zekâ, günlük işe entegre edildiğinde, otomasyonla birleştirildiğinde ve eğitim ile güvenlik sınırlarıyla desteklendiğinde dönüştürücü hâle gelir. Tek başına yapay zekâ kullanımı ölçeklenmez. Sistemler ölçeklenir.

Performans değerlendirmeleri ve koçluk iyi örnekler, ancak bunlara zaten değindim. İşte otomatikleştirdiğimiz birkaç başka iş akışı.

Tracy'nin İpucu

Asıl yapay zekâ avantajı, İK yetkinliği oluşturduğunda ve Operasyonlar iş akışının değerini kanıtladığında ortaya çıkar — ardından bunu ölçeklendiririz.

Liderlik iş akışı: Girişim görünürlüğü ve operasyonel uyum

Kullanılan araçlar: Atlassian Rovo (Confluence + Jira)

Değiştirdiklerimiz: Girişimlerin durumunu özetlemek, engelleri belirlemek, Jira ve Confluence'daki temaları ortaya çıkarmak ve manuel durum takibi ihtiyacını azaltmak için Rovo'yu kullanıyoruz. Bu, sürtüşmenin çoğu zaman bağlam eksikliklerinden ve yavaş devir teslimlerden kaynaklandığı işlevler arası çalışmalar için özellikle değerli oldu.

Sonuçlar:

• Daha hızlı liderlik uyumu
• Engellerin ve bağımlılıkların daha erken belirlenmesi
• Güncellemeleri toplamak için harcanan sürenin azalması

Not: Buradaki kilit nokta, yapay zekânın liderlik ritmini değiştirmemesi, onu güçlendirmesidir. İnsanlar hâlâ neyin önemli olduğunu doğruluyor, ödünleşimleri değerlendiriyor ve yön belirliyor. Ancak yapay zekâ, uyum sağlamak için gereken sürtüşmeyi azaltıyor ve liderlerin bilgi toplamaya değil kararlara odaklanmasına yardımcı oluyor.

İK + Operasyonlar iş akışı: Toplantıların kayda geçirilmesi ve takibin sürdürülmesi

Kullanılan araçlar: Zoom yapay zekâ not tutucu / özetleme

Değiştirdiklerimiz: Kararların kaybolmamasını ve takip işlerinin net olmasını sağlamak için yapay zekâ tarafından oluşturulan özetleri ve eylem yakalamayı kullanıyoruz — özellikle yinelenen çalışma ritimleri ve bire bir görüşmeler genelinde.

Sonuçlar:

• İdari yükün azaltılması
• Daha güçlü hesap verebilirlik
• Ekipler genelinde daha tutarlı uygulama

Gerekli koruyucu önlemler: Güvenin korunması için ne zaman kullanılacağı ve notların nasıl saklanacağı konusunda net beklentiler.

Yapay zekânın İK alanında neden sınırları olmalı?

Yapay zekânın yapabileceği çok şey var, ancak sınırlar belirlemek önemli.

Yapay zekâ, bir kişinin kariyeri hakkında asla nihai otorite olmamalı. Liderlerin daha hızlı ilerlemesine yardımcı olabilir — girdileri özetleyebilir, örüntüleri ortaya çıkarabilir ve daha net anlatılar taslağı oluşturabilir — ancak performans, ücret, terfi veya istihdamla ilgili kararlar insanların sorumluluğunda ve açıklanabilir olmalıdır.

İnsanlarla yapay zekânın en iyi iş birliği, yapay zekânın bilgileri sıkıştırıp seçenekleri ortaya çıkardığı, liderlerin ise bağlam sağlayarak kararı verdiği zamandır. Performans değerlendirmesi girdilerini sentezlemek ve boşlukları ya da tutarsızlıkları işaretlemek için yapay zekâyı sık sık kullanıyoruz, ancak bundan sonra ne olacağından yönetici ve İK sorumlu olmaya devam ediyor.

İK, yapay zekâ ve otomasyonun ölçeklendirilmesine doğrudan nasıl yardımcı oluyor?

Benimseme duyurularla gerçekleşmez. Yapay zekâ, işletmenin gerçekten nasıl çalıştığına entegre edildiğinde gerçekleşir. İK buna birkaç somut yoldan katkıda bulunuyor:

1. Altyapının oluşturulması: erişim, politika ve güvenli varsayılanlar

• Ekiplerin standartlaştırılmış erişime sahip olması için kurumsal yapay zekâ lisansının güvence altına alınması konusunda Finans ve BT ile birlikte çalışmak
• Gizlilik riski veya tutarsız uygulamalar oluşturmamamız için politikalar ve koruyucu önlemler geliştirmek
• Özellikle hassas çalışan ve şirket bilgileri olmak üzere, yapay zekâ araçlarına nelerin girilip nelerin girilemeyeceği konusunda net yönergeler belirlemek

Bu, güven oluşturur ve benimsemenin önündeki tereddüdü ortadan kaldırır; bu da benimseme için kritik öneme sahiptir.

2. Gerçek iş akışları etrafında oluşturulan eğitim ve okuryazarlık

Genel bir “Yapay zekâ 101” yaklaşımı yerine, ekiplerin gerçekten ihtiyaç duyduğu kullanım alanlarına odaklanıyoruz:

• Karmaşık bilgileri özetlemek
• Tutarlı iletişim taslakları oluşturmak
• Tekrarlanabilir idari görevleri hızlandırmak
• Karar hazırlığını ve belgelendirmeyi iyileştirmek
• Yeniden çalışmayı azaltan şablonlar oluşturmak

Okuryazarlığın yalnızca araç bilgisi olmadığını, aynı zamanda muhakeme gerektirdiğini öğrendik. İnsanların çıktıları nasıl doğrulayacağını, ne zaman konuyu üst kademeye taşıyacağını ve yapay zekâyı ne zaman kullanmaması gerektiğini bilmesi gerekiyor.

Yapay zekâ okuryazarlığı hakkında birazdan daha fazla bilgi vereceğiz.

3. Kültür oluşturmak

Kültürel açıdan, yapay zekâ kullanımının teşvik edildiği — ancak doğrulama ve hesap verebilirliğin pazarlık konusu olamayacağı — normunu aktif olarak oluşturuyoruz. Amaç, işlerin yapılma biçimini gerçekten iyileştiren sorumlu deneyler gerçekleştirmek.

4. Kaldıraç etkisi oluşturacak şekilde organizasyonu tasarlamak

İK, işletim modeli, roller ve yetkinlik geliştirme arasındaki kesişim noktasında yer aldığı için şu konularda bilinçli bir yaklaşım benimsiyoruz:

• Uygulamadan ödün vermeden deneyler için zaman ayırmak
• İş akışının kime ait olduğunu ve kimin destek sağladığını tanımlamak
• Yapay zekânın iş hacmini artırdığı, ancak hesap verebilirliğin insanlarda kaldığı yönünde beklentiler belirlemek
• Benimsemenin bireysel ileri düzey kullanıcılara bağlı olmaması için başarılı kullanım alanlarını ortak şablonlar ve uygulama kılavuzları aracılığıyla ölçeklendirmek

Organizasyon tasarımının önemli olduğu nokta burasıdır: Yapay zekâ yapının yerini almaz — bunun yerine onu sınar.

5. Ekiplerin daha yüksek değerli işlere odaklanmasını sağlamak

Ayrıca operasyon ekiplerinin muhakeme gerektiren, yüksek etkili işlere daha fazla zaman ayırabilmesi için tekrarlayan işleri ortadan kaldırmak amacıyla otomasyondan (ve yapay zekâyla geliştirilmiş araçlardan) yararlanıyoruz.

Örneğin İK'da otomatik planlama kullanıyoruz; iş ilanları ve iş tanımları konusunda yardımcı olması için yapay zekâdan yararlandık; çalışanların sorularını yanıtlamak üzere kendi İK Slack botumuzu geliştiriyoruz; anket duygu analizi konusunda yardımcı olması için yapay zekâdan yararlanıyoruz ve benzeri. Liste neredeyse sonsuz.

Pratik yapay zekâ okuryazarlığı temel bir yetkinlik olarak nasıl oluşturulur?

Yapay zekâ okuryazarlığını diğer temel yetkinlikler gibi ele alıyoruz: Yapı, uygulama ve pekiştirme gerektiriyor.

Bizim için yapay zekâya hazır olmak şu anlama geliyor:

• İnsanlar yapay zekâyı ne zaman kullanacaklarını ve ne zaman kullanmayacaklarını bilir.
• İstemler yazabilir ve çıktı kalitesini değerlendirebilirler.
• Gizlilik, önyargı ve risk konularını anlarlar.
• Yapay zekâyı yalnızca tek seferlik işler için kullanmakla kalmaz, iş akışlarına entegre edebilirler.
• Liderler, yapay zekâ kullanımı konusunda koçluk yapabilir ve beklentileri belirleyebilir.

Yapay zekâya hazır hâle gelmek için şu adımları izledik:

1. Açık bir felsefe ve koruyucu kurallar (gizlilik, hassas veriler, onaylar)
2. Role dayalı eğitim (İK kullanım alanları, operasyon kullanım alanları, yönetici kullanım alanları)
3. İnsanların kopyalayıp yapıştırarak öğrenebilmesi için örnekler içeren istem kütüphaneleri
4. Ofis saatleri ve “göster ve anlat” oturumları
5. Tekrarlanabilir yapay zekâ iş akışları oluşturan ekiplerin takdir edilmesi

Bu süreçte pek çok sorunla karşılaştık. Aklımıza gelen başlıca sorunlar şunlar:

• Yapay zekâya aşırı güvenmek veya ona tamamen güvenmemek
• Ortak standartlar olmadan ekipler arasında tutarsız kullanım
• Korku ve kimlikle ilgili kaygılar
• Yönetişimin, araçların gelişiminin gerisinde kalması

Yapay zekâ benimsemesinin teknik olmaktan çok daha duygusal olduğunu da belirtmek gerekir. İnsanlar yalnızca bir aracı öğrenmiyor. Kimlik değişimlerini anlamlandırıyorlar: “Yapay zekâ işimin bir kısmını (veya tamamını) yapabiliyorsa, bu benim değerim hakkında ne anlama geliyor?”

İş operasyonları için yapay zekâyı ikame değil, destek olarak çerçevelemeye büyük önem veriyoruz. Ayrıca daha önemli hâle gelen beceriler hakkında açıkça konuşuyoruz: muhakeme, iletişim, önceliklendirme, estetik anlayışı, etik ve kullanıcı empatisi.

İK'da kaldıraç öncelikli bir yapay zekâ araç seti nasıl görünür?

Yapay zekânın gerçekten nerelerde kaldıraç oluşturduğuna odaklanan mevcut İK/liderlik araç setim şöyle. Küçük bir şirket olduğumuzu unutmayın; bu nedenle bunların çoğunu oldukça pratik ve kısıtlı kaynaklarla yürütüyoruz:

• ChatGPT Enterprise (GPT tabanlı asistanlar): Bunu İK ve liderlik çalışmalarında her gün kullanıyoruz: iletişim metinleri hazırlamak ve geliştirmek, bilgileri özetlemek ve sentezlemek, senaryo planlaması yapmak ve dağınık girdileri net çıktılara dönüştürmek için. Özellikle İK'da, performans değerlendirmelerini sentezlemeye ve geri bildirimlerdeki ortak temaları belirlemeye yardımcı olması için de kullanıyoruz; böylece yöneticiler idari tekrarlar yerine koçluğa ve kararlara odaklanabiliyor. Araç setindeki en yüksek yatırım getirisine sahip araç, ancak iyi muhakemeyle birlikte kullanıldığında. İstem yazma ve doğrulama becerileri önemli!
• Perplexity: ChatGPT başvurduğumuz temel araç olsa da araştırma için Perplexity kullanıyoruz.
• Claude: Claude, yazım için en iyi seçenek.
• Atlassian Rovo (Confluence + Jira): Jira ve Confluence'daki girişimler, öncelikler ve proje çalışmaları genelinde neler olup bittiğini özetlemek için Rovo'yu kullanıyoruz. Güncellemelerin peşinden manuel olarak koşmak zorunda kalmadan hızla bilgi edinmemize, engelleri belirlememize ve ekipler arasında uyum sağlamamıza yardımcı oluyor. Girişim takibi ve ekipler arası çalışmaların anlaşılması için çok güçlü. Özellikle bir “yönetici özeti katmanı” olarak faydalı.
• Zoom AI Companion: Toplantı özetlerini, aksiyon maddelerini ve takip işlerini kaydetmek için Zoom'un yapay zekâ not alma özelliklerini kullanıyoruz. Bu özellik özellikle bire bir görüşmeler, ekip toplantıları ve düzenli operasyon ritimleri için faydalı. Gizlilik ve beklentiler net olduğu sürece pratik ve benimsenme oranı yüksek bir araç.
• 15Five AI: Yönetici davranışlarının kalitesini ve tutarlılığını artırmak için bire bir görüşmelere entegre edilen 15Five yapay zekâ yönetici koçluğu özelliklerini benimsemeye başladık. Amaç, şirket büyüdükçe İK'nın doğrusal olarak ölçeklenmesine gerek kalmadan yöneticilerin daha güçlü koçlar ve iletişimciler hâline gelmesine yardımcı olmak.
• Gamma, Canva ve Beautiful.ai: Liderlik sunumları, anlatılar ve yapılandırılmış hikâye anlatımı için yapay zekâ destekli sunum oluşturma araçlarını kullanıyoruz; özellikle hız önemli olduğunda ve geliştirmek üzere temiz bir başlangıç taslağı istediğimizde. Bunlar harika verimlilik hızlandırıcıları. İnsan dokunuşu hâlâ gerekiyor, ancak boşa harcanan zamanın büyük bir kısmını ortadan kaldırıyorlar

Bunun dışında, verimliliği anlamlı ölçüde artırdığı durumlarda İK sistemlerimize yerleşik tüm yapay zekâ özelliklerini kullanıyoruz: mevcut araçların içindeki özetleme, öneriler ve iş akışı otomasyonu gibi özellikleri. Gösterişli değiller, ancak entegre ve tekrarlanabilir oldukları için çoğu zaman en yüksek etkiye sahip yapay zekâ özellikleri bunlar.

Örneğin, her türlü hatırlatma ve güncelleme için Slack otomasyonlarını kullanıyoruz; ayrıca doğum günleri, yıl dönümleri, tatil günleri ve benzeri etkinlikler için Doozy eklentisini kullanıyoruz. Tekrarlanan toplantılar için şablonları otomatikleştirmek amacıyla Docs'taki Google otomasyon aracını kullanıyoruz. Planlama için Calendly'yi veya yerleşik Google aracını kullanıyoruz. Grammarly'nin yapay zekâ özelliklerinden yararlanıyoruz — artık insanların kötü yazım için gerçekten hiçbir bahanesi yok! Ayrıca Loom kullanıyoruz.

Sorumlu yapay zekâ denemeleri nasıl yürütülür?

Güvenlik ve tutarlılık için ChatGPT Enterprise'ı standart olarak kullanıyoruz; ancak ekipleri, gerçek üretkenlik sorunlarını çözerken diğer araçları denemeye de teşvik ediyoruz. Amaç, “hepsine hükmedecek tek bir araç” bulmak değil. Amaç, çıktı kalitesini artırmak ve düşük değerli işleri azaltmak için insanların doğru araçları sorumlu bir şekilde kullandığı bir kültür oluşturmak.

Bizim için önemli bir odak noktası, yapay zekâyı otomasyon ve süreçlerin yeniden tasarlanmasıyla bir araya getirmek — çünkü sonuçların katlanarak arttığı yer burası.

Örneğin:

• İşe alım koordinatörümüzün daha yüksek değerli işlere zaman ayırabilmesi için takvim ve planlama otomasyonlarını kullanıyoruz; koordinasyon yükünü daha da azaltan yapay zekâ desteğini de sürece ekliyoruz.
• Şirket genelinde manuel işleri azaltmayı, devir süreçlerini iyileştirmeyi ve operasyonel verimliliği artırmayı amaçlayan, giderek büyüyen bir otomasyon projesi listemiz var.
• Yapay zekâya özel bir hackathon düzenliyoruz.
• Çalışanların deneyimlerini, kaynakları ve ipuçlarını paylaşmaya ve birbirlerinden yardım istemeye teşvik edildiği bir yapay zekâ Slack kanalımız ve Confluence sayfamız var

Bunların bazıları yeni değil; ancak yapay zekâ kapasitesindeki sıçrama, artan rahatlık ve kabul düzeyiyle birlikte bunları çok daha ölçeklenebilir ve etkili hâle getirdi.

Sonuç olarak “yapay zekâ isteğe bağlı ve deneysel” anlayışından “yapay zekâ çalışma biçimimizin bir parçası” anlayışına geçtik. Tek seferlik bireysel kullanımdan uzaklaşıp ortak iş akışlarına, yönetişime, eğitime ve tekrarlanabilir yöntemlere yöneldik. Artık odak noktamız yenilik değil, uygulamayı iyileştiren sürdürülebilir benimseme.

Yapay zekâ beklentileri ile gerçeklik arasındaki en büyük kopukluk nedir?

Genel olarak yapay zekâ konusundaki en büyük kopukluk, özellikle CEO'lar olmak üzere birçok liderin yapay zekânın hemen her derde deva olmasını beklemesi. “Yapay zekâ aracını geliştirir veya satın alırsak üretkenlik sihirli bir şekilde iki katına çıkar” şeklinde düşünme eğilimi var.

İşler böyle yürümüyor. Yapay zekâ bir araçtır — inanılmaz derecede güçlü bir araçtır, ancak stratejinin, operasyonel disiplinin veya iyi yönetimin yerini almaz. Zaten var olanı güçlendirir. Güçlü iş akışları ve net karar alma süreçleri daha hızlı ve daha iyi hâle gelir. Zayıf iş akışları ve belirsiz karar alma süreçleri ise daha hızlı şekilde kaosa sürüklenir.

Yapay zekânın faydaları, iş akışının yeniden tasarlanması ve otomasyonla birleştirildiğinde ortaya çıkar. Sihir modelin kendisinde değil, onu çevreleyen sistemlerdedir.

Bu nedenle yapay zekâyı tek seferlik bir uygulama olarak ele almak yerine, hem zihniyet değişimi hem de çalışma modeli değişimi olarak ele alıyoruz:

• Az sayıda, yüksek değerli kullanım alanına öncelik veriyoruz.
• Yapay zekânın işin gerçekten yapıldığı yerlere entegre edilmesi için iş akışlarını yeniden tasarlıyoruz.
• Ekiplerin neyin güvenli ve uygun olduğunu bilmesi için sınırlar ve yönetişim mekanizmaları belirliyoruz.
• İnsanların çıktıları nasıl doğrulayacağını ve sağduyulu değerlendirmeyi nasıl uygulayacağını bilmesi için yapay zekâ okuryazarlığı oluşturuyoruz.
• İşe yarayan uygulamaları şablonlar, ortak istemler ve tekrarlanabilir çalışma kılavuzları aracılığıyla ölçeklendiriyoruz.

Vaat gerçek — ancak hazır ve doğrudan kullanılabilir değil. Başarılı olacak kuruluşlar, yapay zekâyı yalnızca duyuranlar değil, onu işin nasıl yapıldığına entegre edenler olacak.

Yapay zekâ odaklı bir kuruluşta İK beş yıl içinde nasıl görünecek?

Yakında İK, bir destek işlevi olmaktan çıkıp kurumsal performansın işletim sistemi ve hızlı dönüşümün insani boyutunu bir arada tutan bağlayıcı unsur hâline gelecek.

Beş yıl içinde en güçlü İK ekipleri gerçek zamanlı içgörüler, yapay zekâ destekli karar alma desteği ve daha hızlı yineleme döngüleriyle çalışacak. Rutin İK işlerinin büyük bölümü otomatikleştirilecek. Ancak farkı yaratacak olan, en çok şeyi kimin otomatikleştirdiği değil; güveni kaybetmeden daha iyi liderlik, daha sağlıklı ekipler ve daha yüksek performans oluşturmak için bu kaldıraç etkisini kimin kullandığı olacak.

Ayrıca İK'nın kuruluşlar içinde yapay zekânın benimsenmesine giderek daha fazla liderlik edeceğine inanıyorum; bunun nedeni “araç uzmanları” olmamız değil, yapay zekâ benimsemesinin temelde kültürel bir değişim ve değişim yönetimi çalışması olması. Bu durum işlerin nasıl yapıldığını, kararların nasıl alındığını, performansın nasıl ölçüldüğünü ve insanların kendi değerleri hakkında ne hissettiğini etkiliyor. Bu araçlar günlük işlere yerleşirken İK, stratejiden çalışan deneyimine kadar bağlantıları kurmak ve hesap verebilirliği, şeffaflığı ve tutarlılığı sağlamak için benzersiz bir konuma sahip.

Başarılı olacak kuruluşlar, değişim hızlanırken İK'nın liderlerin ekipleriyle birlikte netlik, yetkinlik ve güven oluşturmasına yardımcı olduğu kuruluşlar olacak.

Yapay zekânın benimsenmesine öncülük etmek için HR ve insan liderleri şimdi ne yapmalı?

İşte tavsiyelerim:

• Sıfır noktası: Yapay zekâyı görmezden gelmeyin. Yapay zekâ ortadan kaybolmayacak.
• Birincisi: Yapay zekâyı yan proje gibi görmeyin. Böyle yaparsanız yan proje sonuçları elde edersiniz.
• İkincisi: Araçlara daha az, iş akışlarına daha fazla odaklanın. Kazanacak kuruluşlar, en fazla yazılımı satın alanlar değil, işlerin nasıl yürütüldüğünü yeniden tasarlayanlar olacak.
• Üçüncüsü: Yönetişim isteğe bağlı değildir. Güveni ve sürdürülebilir benimsemeyi bu şekilde inşa edersiniz.
• Genel olarak: İnsani yönünüzü koruyun. Yapay zekâ hızı ve çıktıyı artırabilir, ancak şirket kültürü ve üretkenlik açısından kritik olan insani temellerin yerini alamaz: netlik, cesaret, empati, hesap verebilirlik ve uyum oluşturma.

Yapay zekâ güçlü kültürleri daha da güçlendirmeli. Ayrıca zayıf kültürleri daha kırılgan hâle getirebilir. Liderlerin, araçlara yatırım yaptıkları yoğunlukla kültüre de yatırım yapmaları gerekir.

Takipte kalın

Tracy'nin, HR ve Operasyon alanlarındaki çift yönlü bakış açısıyla yapay zekâ iş akışlarını hayata geçirirken yürüttüğü çalışmaları LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca İnsan Operasyonları: HR'ı Otomatikleştirin, Harika Bir Çalışan Deneyimi Tasarlayın ve İş Gücünüzü Serbest Bırakın adlı kitabına da göz atabilirsiniz. Ayrıca Slickdeals'a da göz atın!

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

Yapay zekâ çağını yeniden düşünmeye hazır mısınız?

People Managing People topluluğuna katılın. Ücretsiz hesaplar, daha akıllıca ve daha az zahmetle liderlik etmenize yardımcı olacak haftalık içgörüler, pratik çerçeveler ve meslektaş stratejileri sunar.

Ücretsiz hesabınızı bugün oluşturun.