Yetenek ve Dönüşüm Yöneticisi, Yapay Zekânın Kuruluşları Sessizce Nasıl Yeniden Tasarladığını Anlatıyor—Liderlerin Arayı Kapatması Gerekiyor

Yapay zekânın organizasyon yapısını nasıl değiştirdiğini ve liderlerin yapay zekâ uygulamasını başarılı bir şekilde hayata geçirmek için nasıl yaklaşmaları gerektiğini anlamak üzere Ravin ile görüştük. Bize anlattıkları şöyle.

İş dünyasında ve yetenek alanında bir kariyer

Mercer'in dönüşüm danışmanlığı işini küresel ölçekte yönetiyorum. Bundan önce, şu anda Willis Towers Watson olarak faaliyet gösteren şirkette inovasyon ve yetenek yönetiminin tamamını yönettim. Ondan önce de Accenture'ın strateji uygulamasında danışman olarak çalışıyordum.

Ayrıca Dünya Ekonomik Forumu'ndaki çeşitli yönlendirme komitelerinde görev alıyorum. Northwestern Üniversitesi'ndeki Kellogg School of Management'ın öğretim kadrosunun bir üyesiyim ve burada yönetici akademi üyesi olarak da görev yapıyorum. Ayrıca işin geleceği ve yapay zekânın iş ile organizasyonlar üzerindeki etkisi hakkında altı kitabın ve birkaç yüz makalenin yazarıyım.

Ravin'in İpucu

Teknolojiyle liderlik edebileceğinize ve organizasyonu çevreleyen iş ile iş mimarisini yeniden tasarlamak gibi zorlu işleri yapmak yerine bir şekilde sihirli biçimde geri dönüş elde edebileceğinize dair bir inanç var. Teknolojinin benimsenmesinin önündeki temel engeller bu yanlış anlayıştan kaynaklanıyor.

Yapay zekâ çalışma modellerini “sabit”ten “akış”a nasıl dönüştürüyor?

Yapay zekâ öncelikli bir dünyada liderliğin, yalnızca sahip olduğum liderlik rolünde değil, müşterilerimle yürüttüğüm çalışmalarda da oldukça çarpıcı biçimde değiştiğini görüyorum.

Özellikle, liderlerin işlerin tamamlanması ve stratejilerinin uygulanması için çok daha geniş ve dağınık bir seçenekler ekosistemini koordine etmeleri gerektiğini görüyorum — bu seçenekler, organizasyonlarının parçası olan çalışanlar, kurum içinde geliştirdikleri yapay zekâ, tedarik ettikleri yapay zekâ, bir iş birliği ortağının yetkinlikleri veya proje bazlı çalışan bir kişinin becerileri olabilir.

İşin hızı arttıkça ve yapay zekâ yeni beceriler gerektirdikçe, yapay zekâyla güçlendirilmiş bir dünyada tüm bu yetkinlikler devreye giriyor. Bu da işin bir pozisyona bağlı olduğu anlayışın yerini daha çevik çalışma biçimlerine bırakmasına neden oluyor.

Son kitabımda yetenekleri işe dâhil etmenin üç modelini açıklıyorum:

1. Sabit model: Bu, geleneksel pozisyon temelli modeldir.
2. Esnek model: İnsanların pozisyonlarda bulunduğu, ancak becerilerini farklı alanlarda ifade etme veya yeni beceriler edinme esnekliğine sahip olduğu modeldir.
3. Akış modeli: Yeteneklerin işle yalnızca projeler, görevler ve kısa süreli işler aracılığıyla bağlantı kurduğu modeldir.

Organizasyon tasarımında yapay zekâ artık işin ve liderliğin her yönünü etkiliyor; bu nedenle işletmelerin çalışma modellerinde sabitten esneğe, esnekten akışa doğru ilerlediğini görüyoruz.

Liderler yapay zekâyı devreye almadan önce işi neden yeniden tasarlamalı?

Teknolojiyle liderlik edebileceğinize ve organizasyonu çevreleyen iş ile iş mimarisini yeniden tasarlamak gibi zorlu işleri yapmak yerine bir şekilde sihirli biçimde geri dönüş elde edebileceğinize dair bir inanç var.

Teknolojinin benimsenmesinin önündeki temel engeller bu yanlış anlayıştan kaynaklanıyor.

Üretken yapay zekâ sayesinde, yapay zekânın amaca uygun olmadığı dönemde karşılaştığı son kilometre sorununu aştık. Üretken yapay zekâ, kullanımı inanılmaz derecede kolay bir teknoloji. Konuşma temelli ve her gün kullandığımız teknolojilere entegre edilmiş durumda. Ancak en can sıkıcı sorun olmaya devam eden konu iş mimarisi.

İlerici organizasyonlardaki liderlerin aktif olarak çalıştığı alan burası. Bunun da iyi bir nedeni var — üstel kazanımlar elde edebilecekleri yer burası.

Liderler, makinenin insanların yerini almasının ötesine bakmaya ve dağınık bir ekosistemin tüm potansiyelini gerçekten görmeye istekli olmalı.

Şu tür sorulara odaklanın: “İş potansiyel olarak nerede daha düşük bir beceri düzeyine aktarılabilir?” Ve “İşin yerini başka bir şey aldığında, bu işi üstlenmesi için nerede daha yüksek beceri düzeyine sahip birine ihtiyaç duyarız?”

Daha fazlası burada; işin nasıl yeniden tasarlanacağı ve yapay zekâ destekli verimlilikten nasıl yararlanılacağı hakkında.

“İşi ileriye taşıyan” bir yaklaşıma gerçek dünyadan bir örnek

Müşterilerimizden biriyle yürüttüğümüz çalışmalardan bir örnek verelim. Çok büyük ve küresel bir finansal hizmetler kuruluşunun bir bölümünde, veri alımı için bilgisayarlı görü, süreç otomasyonu, makine öğrenimi ve Üretken Yapay Zekâ içeren yeni, kuruma özel bir teknoloji platformunun yetenekleri etrafında işi yeniden tasarladık.

İşi önce yeniden tasarlamak; görevleri ele almamıza, platforma taşımamıza, bu görevlerin yerine teknolojiyi koymamıza ve platformun yetenekleriyle onları desteklememize olanak sağladı. Ancak süreç bununla bitmedi. Diğer iş parçaları da daha üst düzeylerdeki yeteneklerden en alt seviyedeki acemilere kadar aktarılabildi. Bu, görevlerin deneyime yüksek değer vermesi, ancak teknolojinin bu beceri primlerini azaltması sayesinde mümkün oldu.

Hatta bazı durumlarda belirli beceri türlerine duyulan ihtiyacı tamamen ortadan kaldırabildik. Teknoloji, giriş seviyesindeki bu işlerin yerini aldı.

İşi yeniden tasarlarken, pek çok kuruluşun uygulamaya çalıştığı ve çoğu zaman başarısız olduğu “teknoloji-odaklı” yaklaşım yerine, “işten geriye doğru” bir yaklaşım kullandık. Yaklaşımımızın faydası, teknolojinin yalnızca birincil etkilerini değil, ikincil ve üçüncül etkilerini de açığa çıkarması ve bunlar için alan yaratmasıdır.

Ravin'in İpucu

İşi yeniden tasarlarken, pek çok kuruluşun uygulamaya çalıştığı ve çoğu zaman başarısız olduğu “teknoloji-odaklı” yaklaşım yerine, “işten geriye doğru” bir yaklaşım kullandık. Yaklaşımımızın faydası, teknolojinin yalnızca birincil etkilerini değil, ikincil ve üçüncül etkilerini de açığa çıkarması ve bunlar için alan yaratmasıdır.

“İşten geriye doğru” yaklaşım AI benimsemesini neden geliştirir?

“İşten geriye doğru” yaklaşım, AI benimsemesine de yardımcı olur.

Stratejik planlamada AI uygulanırken kuruluşların teknolojiyi her yere yayması ve insanların onu aynı şekilde benimsemesini umması çok kolaydır — ancak bu nadiren gerçekleşir.

Bunun yerine şu zorlu çalışmaları yapmaları gerekir:

• İşleri yeniden tasarlamak
• Süreçleri yeniden tasarlamak
• Yeni yeteneklere yönelik gereksinimleri değiştirmek
• Tutarlı uygulama ve kullanıma olanak sağlamak için teknolojinin kullanılma, yönetişiminin sağlanma ve yönetilme biçimindeki disiplini güvence altına almak.

Değişim yönetiminin dönüşümleri başarıya ulaştıran veya başarısız kılan unsur olduğunu hepimiz biliyoruz. Yine de bir şekilde, değişim yönetiminde AI — ve işin aktif biçimde yeniden tasarlanması — kuruluşlar için hâlâ en büyük engel.

Ravin'in İpucu

Her liderin AI konusunda yetkin olması gerekir; bu teknoloji her gün kullanılmadığı sürece bu noktaya gelemezsiniz. Denemeler yapmadan, <idenemeyi sürdürmeden bu noktaya gelemezsiniz. En önemlisi, kuruluşunuzun geri kalanı için rol model olmadan ve ön saflarda liderlik etmeden bu noktaya gelemezsiniz.

AI okuryazarlığı oluşturmak benimsemeyi nasıl hızlandırır?

Yaklaşık iki yıldır kendi LLM'imizi kullanıyoruz ve birçok kuruluş gibi erişimi demokratikleştiriyoruz.

Benimsemeyi ve okuryazarlığı güvence altına almak için liderlerimiz kullanıma rol model oluyor. Ayrıca insanları teknolojinin kullanımı konusunda eğitiyoruz. Onları bir halüsinasyonun nasıl göründüğünü anlamaları için eğittik. Verileri doğrulamaları ve kontrol etmeleri için eğitim verdik. İş operasyonlarında AI kullanımının nasıl olması gerektiği, hangi verilerin yüklenip hangilerinin yüklenmemesi gerektiği konusunda onları eğittik.

Eğitim çeşitli yollarla gerçekleştirilir:

• Yapay zekâ tabanlı simülasyonlar
• Eşler arası öğrenme
• Çalıştaylar

İnsanlarımızın tamamen yetkin hâle gelmesini sağlamak için yatırım yaptık; böylece öğrenme ve gelişimde yapay zekâ, her türlü iş için her gün başvurdukları gerçek bir iş ortağı hâline geldi.

Ancak bunu tekrar söyleyeceğim: Yaptığınız tek şey, işleri ve süreçleri bilinçli bir şekilde yeniden tasarlamadan erişimi demokratikleştirmekse yapay zekâdan yatırım getirisini elde edemezsiniz.

Kurum içi yapay zekâ teknolojileri yığını işlerin daha hızlı yeniden tasarlanmasını nasıl sağlıyor?

Neredeyse her iş lideri gibi ben de üretken yapay zekâ konusunda takıntılıyım.

Bu, süreç otomasyonu alanındaki birikimimizin üzerine inşa ederek zekâ düzeyini ve iş akışı entegrasyonunu kademeli olarak geliştirmemizi sağladı. Ayrıca işimizin her yönünü gerçekten dönüştüren ajan tabanlı bir yetkinliği güçlendirmemize yardımcı oldu.

Bunun için kendi LLM'imizi ve müşterilerimizin işlerini ve süreçlerini yeniden tasarlamasına yardımcı olan kurum içi bir iş tasarımı aracını kullanıyoruz.

Ajan tabanlı iş akışları yetenek yönetimini, operasyonları ve danışmanlığı nasıl dönüştürüyor?

Ajanlardan söz açılmışken, ajan tabanlı yapay zekâya hazırlık, danışmanlığın operasyonel bölümlerinden yetenek süreçlerine ve finansal yönetim süreçlerimize kadar iş modelimizin ve kültürümüzün her alanına nüfuz ediyor.

Ajan tabanlı yapay zekâ yeni hizmetler için fırsatlar yaratıyor ve mevcut hizmetlere değer katıyor. Stratejimizi ve iş modelimizi ne denli köklü bir şekilde dönüştürdüğünü abartmak gerçekten zor.

Kurum içi iş tasarımı aracımız, altı haftalık bir danışmanlık sürecini, müşterilerimizin işlerini ve süreçlerini yapay zekâ kullanımını daha iyi mümkün kılacak şekilde yeniden tasarlamalarına yardımcı olmamızı sağlayan, üç çalıştaydan oluşan altı saatlik bir sürece dönüştürmemize olanak tanıdı.

Araç, işleri ve süreçleri parçalara ayırmamıza, çalışmayı analiz etmemize ve işin farklı teknoloji türleriyle (RPA, makine öğrenimi, üretken yapay zekâ, ajanlar, robotik vb.) ikame edilebileceği veya desteklenebileceği yeniden görevlendirme seçeneklerini belirlememize ve yeni çalışma yöntemlerini yeniden oluşturmamıza yardımcı oluyor.

Liderler neden yapay zekâ konusunda yetkinleşmeli ve öncülük etmelidir?

Yakında ekipler ve müşteriler, benzeri görülmemiş düzeyde içgörü ve test kapasitesiyle çok daha yüksek bir hızda uzmanlık bekleyecek; dijital ikizlerin geliştirilmesiyle bu beklenti giderek artacak. Test edilmiş ve uygulanabilir çözümlerin aylar yerine günler ve haftalar içinde kullanıma sunulması gerekecek.

Liderlik gelişiminde yapay zekâ kullanırken bu noktaya ancak bu teknolojiyi her gün kullanırsanız ulaşabilirsiniz. Denemeden, uygulamaya çalışmadan bu noktaya gelemezsiniz.

En önemlisi, kuruluşunuzun geri kalanı için rol model olmadan ve öncülük etmeden bu noktaya ulaşamazsınız.

Takip edin

Ravin Jesuthasan'ın çalışmalarını, yapay zekâyı "geriye doğru çalışma" yaklaşımıyla uygulamaya devam ederken LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!