Yapay Zekâyla Çalışmayı Yeniden İnsanileştirmeye Adanmış Kurucu, Başarılı Entegrasyon İçin Gerekli Duygusal Temelleri Açıklıyor

Bu röportajda Miriam, en etkili liderlerin görevleri yönlendirmekten sistemler tasarlamaya nasıl geçtiğini ve yapay zekâ başarısının anahtarının daha iyi araçlar değil, daha iyi duygusal ortamlar olmasının nedenini paylaşıyor.

İnsan odaklı, yapay zekâya hazır kuruluşlar oluşturmak

Ben, odağı her zaman #rehumanizework olan Coincidencity'nin kurucusu Miriam Gilbert'im.

Geçmişim, Dört Büyük şirketi ve CFO pozisyonunu kapsıyor; bu da bana yüksek riskli yönetim kurulu kararları ve baskı altında dönüşüme liderlik etmenin gerçekleri hakkında derin bir deneyim kazandırdı. Sektörler genelinde çalışarak birleşmeleri, büyük ölçekli yeniden yapılanmaları ve yeni teknolojilerin ilk benimsenme dönemlerini yönettim; çoğu zaman hız ve hassasiyetin en önemli olduğu anlarda görev aldım. Bu deneyim, kuruluşları değişim sürecinde yönlendirirken liderlerin karşılaştığı fırsatları ve kör noktaları içeriden görmemi sağladı.

En yüksek performansı ortaya çıkarma konusunda uzman biri olarak, insanları yönetirken kullanılan “herkese uyan tek bir yaklaşım”dan uzaklaşmayı ve bunun yerine insanların gelişmesine, performansın da yükselmesine olanak tanıyan sistemler, yapılar ve dinamikler oluşturmayı her zaman hedefledim.

2022'den bu yana, kanıtlanmış bu ilkeleri kullanarak kuruluşların insanları ve performansı güçlendirecek şekilde yapay zekâdan yararlanmasına yardımcı oluyoruz.

Coincidencity'de artık üst düzey liderlerle ve ekipleriyle ortak çalışarak daha hızlı, daha uyumlu ve gerçek stratejik iş değeri sağlayan, insan unsurunu merkeze alan yapay zekâ destekli çalışma biçimleri tasarlıyoruz.

Yapay zekâ liderliği ve karar almayı nasıl yeniden tanımlıyor?

Yapay zekânın öncelikli olduğu bir dünyada liderlik, işi yönlendirmekten insan–yapay zekâ sistemini tasarlamaya doğru kayıyor.

Benim kendi dönüşümüm, “Bunu neden yapıyoruz?” sorusunun ötesine geçerek aynı zamanda “İnsanların yapması gereken işler hangileri olarak kalmalı — ve yapay zekâ hangilerini güvenilir biçimde üstlenebilir?” diye sormak oldu. Yaratıcı ve etik muhakemeyi, bağlamı ve ilişki kurmayı korunması gereken insan alanları olarak ele alırken yapay zekâyı örüntü oluşturma, simülasyon ve ilk taslak sentez için kullanıyorum. Bu yapay zekâ senaryolarını oluşturmak için genellikle OpenAI, Amazon Q, Zoom AI, Anthropic ve Gemini gibi kurumsal kullanıma hazır LLM'lerle çalışıyorum.

Kuruluş düzeyinde bunu uygulamaya koymak, katı yapılardan uzaklaşıp hızla uyum sağlayabilen daha küçük ve yetkilendirilmiş ekiplere yönelmek anlamına geliyor. Liderler artık bilgi bekçileri değil, insanların ve yapay zekânın birbirini tamamladığı ortamların tasarımcıları. Pratikte bu, hiyerarşinin ve daha fazla raporlama katmanının daha iyi kararlar yarattığı fikrinden vazgeçmek anlamına geliyor.

Basit bir örnek: Lider, “daha fazla rapor, daha hızlı” istemek yerine alınması gereken kararı çerçeveler, önemli değişkenleri belirtir, kabul eşiklerini ve risk sınırlarını belirler ve yapay zekâdan ödünleşimleriyle birlikte üç senaryo seçeneği ister. Ardından ekip, bu seçenekleri güncel bağlama göre stres testine tabi tutar ve önceden mutabık kalınmış kısa bir deneye karar verir. Çıktı daha kapsamlı bir sunum değildir; gerekçesi ve sonraki adımı olan bir karardır.

Liderler stratejik netlik oluşturmak için yapay zekâyı nasıl kullanabilir?

Gördüğüm en güçlü dönüşümlerden biri, karar almada yapay zekâ kullanımı oldu.

Birlikte çalıştığım liderlik ekibi, daha fazla rapor üretmenin netlik sağlayacağı umuduyla giderek daha fazla rapor hazırlama döngüsünde sıkışıp kalmıştı. Bu durum kararları yalnızca yavaşlatıyor ve hayal kırıklığı yaratıyordu.

Süreci, yapay zekâyı daha fazla veri üretmek için değil, daha iyi stratejik seçenekleri çerçevelemek için kullanarak değiştirdik. Kesin kurulum, müşterinin hâlihazırda kullandığı yapay zekâ çözümüne göre değişiyor — bu örnekte Copilot'tu. Liderler, önemli kararı tanımlayarak, devredeki değişkenleri netleştirerek ve risk ile kabul için sınırlar belirleyerek işe başladı. Ardından yapay zekâ, ödünleşimleri açıkça belirtilmiş birkaç senaryo oluşturmak için kullanıldı. Böylece ekip enerjisini bu senaryoları sorgulamaya, muhakemesini uygulamaya ve ilerleme yolu üzerinde uzlaşmaya odaklayabildi.

Sonuç, yapay zekânın “yanıtı” vermesi sayesinde değil, bilgi bombardımanını geride bırakıp amaçlı eyleme geçmek için yapılandırılmış bir yol oluşturması sayesinde daha hızlı ve daha stratejik kararlar alınması oldu. İş akışındaki bu değişiklik, aşağı akıştaki ekiplerin üzerindeki gürültüyü de azalttı; bu ekiplerin artık bitmek bilmeyen sunumlar hazırlamak için telaş etmesi gerekmiyordu. Ayrıca yapay zekânın yalnızca bir üretkenlik aracı değil, stratejik bir ortak olarak görüldüğü bir kültürü güçlendirdi.

Duygusal içgörü, yapay zekâ liderliğini ve benimsenmesini nasıl yeniden şekillendirir?

Öne çıkan anlardan biri, yapay zekâya büyük yatırımlar yapmış ancak benimsemenin yavaş ve parçalı ilerlemesinden dolayı hayal kırıklığı yaşayan bir liderlik ekibiyle çalışmamdı. İlk başta içgüdüsel yaklaşım, daha fazla eğitim, hatta belki bir hackathon düzenlenmesi yönündeydi.

Ancak farklı bir yaklaşım benimsemeye karar verdik. Benimsemenin başarısını çıktı hacmiyle — ya da daha kötüsü, yapay zekâ girişlerinin sayısıyla — tanımlamak yerine, insanların günlük görevlerinde yapay zekâyı nasıl deneyimlediklerine baktık.

Bazıları kendini tehdit altında hissediyor, bazıları ise katkılarının hâlâ ne ifade ettiğinden emin olamıyordu. Bazıları araçlarda gördükleri eksiklikler nedeniyle hayal kırıklığı yaşıyor, bazıları da gerçek bir stratejik değer sunmayan iş akışlarına yapay zekânın zorla dâhil edilmesi nedeniyle inancını yitiriyordu. Liderler bu duyguları açıkça ele alarak nelerin değişmesi gerektiğini inceleyebildi, süreçleri yeniden değerlendirebildi ve yapay zekâyı bir ikame olarak değil, insanların en çok önem taşıyan noktalarda muhakemelerini, bağlam bilgilerini ve yaratıcılıklarını kullanmalarını sağlayan bir ortak olarak yeniden konumlandırabildi.

Sonuç olarak bir dizi değişiklik gerçekleşti:

• Yapay zekânın temel işleri yapmasına olanak tanımak için çeşitli iş akışları yeniden tasarlandı.
• Başarı KPI'ları gözden geçirildi — görev performansının yalnızca nicel değerlendirmesinden uzaklaşılarak nitel ölçütler de dâhil edildi.

Benim için çıkarılacak sonuç açıktı: Yapay zekânın benimsenmesi daha fazla baskı veya teknik eğitimle hızlandırılamaz. İnsanların yapay zekâyla güçlendirilmiş bir sistem içinde kendilerini güvende ve değerli hissetmeleri için gereken duygusal koşulların geliştirilmesi gerekir. Bu değişim yalnızca başkalarına nasıl rehberlik ettiğimi değil, kendime nasıl liderlik ettiğimi de değiştirdi: İnsan boyutu ele alındığında uyum ve performans doğal olarak ortaya çıktı.

Liderlerin ekipleri yapay zekâ dönüşümünde yönlendirmek için neden duygusal zekâya ihtiyacı var?

Benim "AI-EQ" olarak adlandırdığım şeyi geliştirmek, bunu sahip olunması güzel bir özellik olarak değil, temel bir liderlikte yapay zekâ yetkinliği olarak ele almakla başlar.

Bu, liderlerin belirsizliğe nasıl tepki verdiğiyle, insanlarını kimlik değişimleri boyunca nasıl yönlendirdiğiyle ve yapay zekâ işlerin yapılma biçimini değiştirdiğinde hem merak hem de rahatsızlık için nasıl alan açtığıyla ilgilidir.

Uygulamada bu, üç şeyin geliştirilmesi anlamına gelir:

• Farkındalık — tehdit, direnç veya hayal kırıklığı gibi duyguların ekiplerde nerede ortaya çıktığını fark etmek.
• Ayırt etme becerisi — hangi işlerin insanlara özgü kalması ve yapay zekânın neleri güvenilir biçimde güçlendirebilmesi gerektiğini sorgulamak.
• Yeniden çerçeveleme — insanların yapay zekâyı bir ikame olarak değil, muhakemelerini ve yaratıcılıklarını geliştiren bir ortak olarak görmelerine yardımcı olmak.

Bunu kendi liderliğimde düşünme ve kimlik çalışmaları yoluyla geliştiriyor, başkalarının da yapay zekâ çerçevelerimiz aracılığıyla bunu geliştirmesine yardımcı oluyorum — yapay zekâyla senaryo çerçeveleme, rol netleştirme ve değişimin insani deneyimini görünür kılan yapılandırılmış görüşmeler gibi basit uygulamalar kullanıyoruz. Gelecek öngörüsü, ön otopsi, hedef grafiği oluşturma, yol haritası hazırlama, kimlik haritalama, boşluk analizi ve benzeri araçlardan yararlanıyoruz. Örneğin gelecek öngörüsü ile ön otopsi analizini birleştirmek, bir mühendis ekibinin yapay zekânın kendilerini “yenilikçiler” olarak algılama biçimini zayıflatacağından endişe ettiğini fark etmesine yardımcı oldu.

Değişim incelikli ama güçlüdür: Liderler AI-EQ geliştirdiğinde ekipler araçlara uymaktan, yapay zekânın katkılarını nasıl güçlendireceği konusunda gerçek anlamda sorumluluk almaya geçer.

Miriam'ın Önerisi

Liderler “mükemmel” yapay zekâyı beklememeli. Bunun yerine, bugün sahip oldukları araçları yarının stratejisi için prototipler olarak ele almalı.

Yapay zekâ dönüşümlerinin çoğu neden başarısız olur ve liderler bunları nasıl düzeltebilir?

Kuruluşlar çoğu zaman yapay zekâyı mevcut makinenin daha hızlı çalışmasını sağlayan bir araç olarak ele alır.

Herkes toplantı notları, ilk taslak e-postalar veya daha hızlı raporlar için yapay zekâyı kullanmak üzere eğitilir. Yararlı olduğu kesin, ancak bu stratejik değer veya rekabet avantajı yaratmaz. Her şirket aynı şeyi yaparsa sonuç, tek tip verimlilik ve dibe doğru bir yarış olur.

Bu, mağaza çalışma saatlerini göstermek için bir web sitesi kuran Blockbuster'ın durumuna benzer; Netflix ise farklı bir soru sordu: “Bu teknoloji hangi yeni iş modelini mümkün kılıyor?”

Bu nedenle pek çok yapay zekâ programı beklentilerin altında kalıyor. Sorun benimsemenin düşük olması değil - “benimseme” yanlış hedefe ve yanlış zaman ufkuna odaklanıyor. Girişleri ölçmek veya çıktıları saymak, temel işleyişi değiştirmeden bir ilerleme yanılsaması yaratıyor.

Önemli olan, yapay zekânın değerin nasıl yaratıldığını, ekiplerin nasıl uyumlandığını ve baskı altında kararların nasıl alındığını yeniden tanımlamak için kullanılıp kullanılmadığıdır. Bu, liderlerin çıktının ötesine geçerek AI-EQ alanına yönelmesini — hangi işlerin insanlara özgü kalması, hangilerinin ise yapay zekâ tarafından güçlendirilebilmesi gerektiğini ayırt edecek zihniyeti geliştirmesini — gerektirir. Bu yaklaşım, yapay zekâ çerçevelerimizle bir araya geldiğinde ekipleri “aynı işi daha hızlı yapmaktan”, rakiplerin kolayca taklit edemeyeceği yeni çalışma biçimleri tasarlamaya taşır.

Çerçeveler, üç değişim yaratma temeline dayanır:

• Kimlik değişimi: Ekip üyeleri, değer yaratmaya nasıl katkıda bulunduklarını nasıl algılıyor?
• Davranış değişimi: Daha iyi değer sonuçlarına katkıda bulunacak davranışlar nelerdir?
• Alışkanlık oluşturma: Davranış bilimine dayalı prototipleri kullanarak yeni davranışları mevcut durum hâline getirmeleri için ekibe koçluk yaparız.

Liderler yapay zekâyı bu şekilde yeniden çerçevelediğinde verimliliğin peşinden koşmayı bırakıp avantaj oluşturmaya başlarlar: uyumlanma hızı, karar verme netliği ve fırsatlar ortaya çıktığında ilk harekete geçebilme becerisi. Asıl fark burada ortaya çıkar ve liderliğin geleceği de burada yatar.

Liderler yapay zekânın benimsenmesinde hem korkuyu hem de aşırı heyecanı nasıl yönetebilir?

Her zaman olduğu gibi bir değişim veya yeni teknoloji karşısında direniş beklenir — yerini kaybetme korkusu, araçlara yönelik şüphecilik; bunların hepsi yaygındır. Ancak öngöremediğim şey, olumlu duyguların da beklenmedik zorluklar yaratabileceği ölçüydü.

Örneğin, birkaç erken benimseyenin yapay zekâ konusunda gerçekten heyecanlı olduğu bir ekiple çalıştım. Her yerde denemeler yapıyorlardı — belgeler hazırlıyor, adımları otomatikleştiriyor, hatta iş akışlarının bazı bölümlerini yeniden tasarlıyorlardı. Ancak ortak bir çerçeve veya önceliklerle uyum olmadığı için heyecanları kısa sürede hayal kırıklığına dönüştü. Denemeler birikiyor, ancak çok azı gerçek değere dönüşüyordu ve çalışma arkadaşları “yapay zekâ gürültüsü” olarak gördükleri şeyle ilgilenmemeye başladı.

Bu deneyim bana yapay zekâ duygusal zekâsıyla liderlik etmenin yalnızca korkuyu ele almakla ilgili olmadığını; aynı zamanda heyecanı amaç odaklı kullanıma yönlendirmekle de ilgili olduğunu gösterdi. Bu ekibin yapay zekânın onları nerelerde daha yüksek değerli işlere ayıracağını ve nerelerde sınırlandırıcı kurallara ihtiyaç duyulduğunu belirlemesine yardımcı olarak heyecanlarını dikkat dağıtıcı bir unsur yerine katalizöre dönüştürdük. Bu sınırlandırıcı kurallar genellikle her müşteriye özgü olur. Örneğin bir müşteri, belirli sorunları çözmek üzere yapay zekâyı denemeden önce iş sonuçlarından geriye doğru ilerlemek için bir kontrol listesi oluşturdu.

Şaşırtıcı olan, kuruluşların yapay zekânın kalıcı değer sunmasını istiyorsa yalnızca direnişin değil, her duygusal tepkinin de kabul edilmesi ve yönlendirilmesi gerektiğini fark etmekti.

Sistem tasarımcıları yapay zekâyla güçlendirilmiş kuruluşların bir sonraki dönemine neden liderlik edecek?

Beş yıl içinde en etkili liderler, hangi kararları verdiklerinden çok kararların alınması için gerekli koşulları nasıl tasarladıklarına göre değerlendirilecek.

Yapay zekâyla güçlendirilmiş bir dünyada avantaj daha fazla veriye veya daha hızlı analize sahip olmaktan gelmeyecek — yapay zekâ bu oyun alanını eşitleyecek. Üstünlük, insan–yapay zekâ sistemini yönetebilen liderlerin olacak: insana özgü kalması gerekenler, desteklenebilecekler ve ikisini tek başlarına olduklarından daha büyük bir şeye nasıl dönüştürebilecekleri hakkındaki konuşmayı şekillendiren liderlerin.

Bu, liderlik kimliğinde köklü bir değişim gerektirecek. Liderlerin karar sahipleri olmaktan bağlam belirleyicileri olmaya evrilmesi gerekecek — ekiplerinin amaç ve değerlerle uyumlarını korurken yapay zekâyla hızlı hareket etmelerini sağlayan çerçeveleri, sınırları ve duygusal koşulları şekillendirmeleri gerekecek.

Uygulamada bu, geleceğin yönetim kurulu toplantılarının sonsuz sunumları inceleyen insanlarla dolu olmayacağı anlamına geliyor. Soğuk bir otomasyon da söz konusu olmayacak. Bunlar liderliğin demokratikleştiği, insanların daha keskin sorular sorduğu, daha fazla senaryoyu araştırdığı ve daha kısa eylem döngülerine bağlı kaldığı ortamlar olacak. Liderlik, hiyerarşiden çok, uyum sağlama becerisini geniş ölçekte geliştirmekle ilgili olacak.

Başarılı olan liderler, yapay zekâ duygusal zekâsını benimseyenler olacak — yapay zekânın yalnızca teknik olanaklarını değil, aynı zamanda açığa çıkardığı insan duygularını, kimlikleri ve kültürel değişimleri de anlayanlar. Güvenin, uyumun ve amacın yapay zekâyı bir araç olmaktan çıkarıp gerçek bir rekabet avantajına dönüştürdüğünü bilecekler.

Miriam'ın İpucu

Liderlerin karar sahibi olmaktan bağlam belirleyicileri olmaya evrilmesi gerekecek — ekiplerinin amaç ve değerlerle uyumlarını korurken yapay zekâyla hızlı hareket etmelerini sağlayan çerçeveleri, sınırları ve duygusal koşulları şekillendirmeleri gerekecek.

Liderler yapay zekâ dönüşümünü güven ve netlikle nasıl yönlendirebilir?

Bunu yalnızca operasyonel bir uyarlama değil, stratejik bir hayal gücü anı olarak düşünün.

İşte tavsiyem:

• İlk olarak liderler “mükemmel” yapay zekâyı beklememeli. Bunun yerine, bugün sahip olduğunuz araçları yarının stratejisi için prototipler olarak değerlendirin. Mevcut yapay zekâ yeteneklerini sunmak için değil, keşfetmek için kullanın; “Ne tür bir içgörü değer önerimizi yeniden şekillendirebilir?” veya “Kısmi otomasyon yeni pazarlara erişimimizi nasıl sağlayabilir?” gibi soruları araştıran paralel deneyler yürütün. Bu deneylerin ölçeklenebilir olması gerekmez; amaçlarının net olması gerekir.
• İkinci olarak iş akışlarının ve organizasyonel tasarımda yapay zekânın yapısına şeffaflığı dâhil edin. Çalışanlarınızı, bu araçların oluşturulma sürecine, hatta komut düzeyinde bile, dâhil edin. Yapay zekâ sorularını ve modellerini birlikte oluşturduklarında, “aracın arkasındaki elleri” gördüklerinde güven oluşur. Güven bir kez var olduğunda yapay zekâ, insanların başına gelen bir şey değil, insanların şekillendirdiği bir şey hâline gelir.
• Üçüncü olarak ortaya çıkan liderliğe yatırım yapın: ekiplerin amacı ile yapay zekânın potansiyeli arasında bağlantı kuran kişiler. Bunlar her zaman resmî yöneticileriniz değildir; sınırların ötesinde “ya şöyle olursa?” diye soran kişilerdir. Onları fark edin, destekleyin ve denemeler yapmaları için küçük yetkiler verin. Politika istisnalarına ihtiyaçları yoktur; geleceğin nasıl görünebileceğini sınama ve öğrendiklerini geri getirme iznine ihtiyaçları vardır.
• Son olarak çalışma ritminizi değiştirin. Yönetim kurulunun onayını gerektiren büyük yapay zekâ yatırımlarını düşünmeyi bırakın. Anlam taşıyan küçük döngülerle düşünmeye başlayın — yalnızca “Yapay zekâ işimiz, müşterimiz veya sürecimiz hakkında bize ne gösterdi?” sorusuna odaklanan haftalık değerlendirmeler yapın. Zamanla bu küçük öğrenme anları stratejinizin derinleşmesini sağlar. Rakiplerinize yalnızca yetişmezsiniz; onların önüne sıçrarsınız.

Takip edin

Miriam’ın çalışmalarını, insan odaklı ve yapay zekâ destekli sistemler tasarlamaya ve ölçeklendirmeye devam ederken LinkedIn üzerinden, web sitesinden ve Substack bülteninden  takip edebilirsiniz.

İnsanları Yöneten İnsanlar’da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!