Yöneticilerden Yapay Zekâ Çalışmalarını Göstermeleri İsteniyor 

Kıdemli bir liderden yapay zekâyla çözdüğü bir problemi size anlatmasını isteyin ve ilk 30 saniyeye dikkat edin.

JC Christian, üst düzey yönetici arama şirketi Christian & Timbers'ta bu konuşmaları bir barometre olarak kullandığını söylüyor. Onu ilk etapta ilgilendiren şey çözüm değil. Kişinin problemi açıkça açıklayıp açıklayamadığı.

“Çoğu insan problemin kendisini bile doğru bir şekilde tanımlayamıyor; bırakın bir çözüme yaklaşabilmeyi,” dedi.

Bir aday hem problem hem de geliştirdiği şey hakkında gerçek bir derinlik ortaya koyabildiğinde, bu ona bir şey anlatıyor. Aday bunu yapamıyorsa, bunu bir kırmızı bayrak olarak değerlendiriyor.

İlginç olan kısım mülakat tekniği değil. Arama profesyonelleri adaylardan belirli örnekler istemeyi çok uzun zamandır sürdürüyor. Asıl mesele, bu kanıtların neyin yerini almaya başladığı.

Modern üst düzey yöneticilik döneminin büyük bölümünde, en üst kademelerdeki güvenilirlik esas olarak birikmiş örüntü tanıma becerisinden kaynaklanıyordu. Yeterince döngüden geçmiştiniz ve bunun kabaca nasıl sonuçlanabileceğini biliyordunuz; değeriniz kısmen, odadaki başka hiç kimsenin sunamayacağı yorumu yapabilmenizden geliyordu. Yirmi yıllık faaliyet geçmişi, önünüzdeki 12 ay için size şüphe payı kazandırıyordu.

Bu modelin işe yaraması için iyi bir neden vardı. Belirsizlik altında muhakeme becerisini öğretmek zordur ve uzun bir zaman diliminde taklit etmek de zordur.

Ayrıca kısmen kıtlığa dayanıyordu.

Zapier'de insan ve yapay zekâ dönüşümünden sorumlu üst düzey yönetici olan Brandon Sammut, bunun önceki bir şirkette nasıl göründüğünü anlattı. Birkaç mühendis, ürün mimarisinin bir bölümünü anlayan organizasyondaki tek kişilerdi.

“Sonuç olarak, fiilen dokunulmaz hâle geldiler,” dedi. “Bu, bu denklemin içindeki hiç kimse için pek sağlıklı ya da yüksek işlevli bir durum değil.”

Kıtlık bu mühendisleri korurken aynı zamanda onları tuzağa düşürdü. Hiç kimse onların başka bir şey üzerinde çalışmasını göze alamıyordu. Sammut'un daha geniş kapsamlı görüşü, yapay zekânın internetin başlattığı bilgi demokratikleşmesini hızlandırdığı yönünde.

Üst düzey yönetici versiyonu hiçbir zaman bu kadar mekanik değildi, ancak benzerlik taşıyordu. Bilgi, yorumlama ve kurumsal hafıza kıttı. Kıtlık, fiyatın belirlenmesine yardımcı oldu.

Yapay zekâ deneyimin değerini ortadan kaldırmıyor. Deneyimin neyi kanıtlaması gerektiğini değiştiriyor.

Kanıt, Sizin Geliştirdiğiniz Bir Şey Olmalı

Christian, yapay zekâ destekli liderlerle yapay zekâya özgü liderler arasında bir ayrım yapıyor ve bu çizgiyi geçenlerin ne kadar az olduğu konusunda duygusal davranmıyor.

“İnsanlarla konuşuyorum, ‘Copilot'u kullanmaya yeni başladık ve artık yapay zekâya özgüyüz’ diyorlar,” dedi. “Ben de ‘Hayır, ne yazık ki değilsiniz. Yapay zekâ destekli benimseme eğrisinin daha en başındasınız’ diyorum.”

Dağıtım kanıtı görmek istiyor: iş akışlarına yerleştirilen modeller, iş süreçlerine yönlendirilen aracılar ve neyin değiştiğini anlayacak kadar işe yakından dahil olan liderler.

Şirketleri de aynı şekilde değerlendiriyor; halka açık şirketlerin yapay zekâ getirilerini övmeye hevesli olduğuna dikkat çekiyor ve bu iddiaların bazılarının abartılı olduğunu varsayıyor. Onu ilgilendiren şey sessizlik.

“Hiç övünmüyorsak, bu genellikle bir kırmızı bayraktır,” dedi. “Bir şirkette dağıtımdan sorumlu yapay zekâ lideriyseniz ve şirketin hiç yapay zekâ yatırım getirisi yoksa, oradaki rolünüzün başarılı olduğunu iddia edebilmeniz oldukça zor.”

Onun tarif ettiği değişim, güvenilirliğin daha fazla gösterilebilir hâle gelmesi. “Üç dönüşüm sürecine liderlik ettim” hâlâ önem taşıyor. Giderek daha sık sorulan devam sorusu ise şu: Bu süreçte gerçekten neyi değiştirdiniz?

Talebin Yoğunlaştığı Alanlar

Bu, piyasanın teknik yetkinliğin deneyimden üstün olduğuna karar verdiği anlamına gelmiyor.

Christian, müşterilerinin aynı problemin bir versiyonunu sürekli olarak kendisine getirdiğini söylüyor.

“Birçok lider, ‘Yirmili yaşlarında, ağırbaşlılıktan ve dönüşüm deneyiminden tamamen yoksun ama tüm bu harika şeyleri geliştirmiş ve yapay zekâyı en iyi bilen bir dâhi çocuğum var. Onu terfi ettirip yapay zekâ benimsemeden sorumlu başkan yardımcım mı yapmalıyım, yoksa dışarıdan mı bakmalıyım?’ diyor.”

Onun anlatımına göre teknik engel, yöneticilerin hayal ettiğinden çoğu zaman daha düşük. Birçok yapay zekâ dönüşümü rolü mühendislik işi değil ve teknolojiye yakın duran meraklı kişiler araçları öğrenebilir.

Sonra hikâyeyi karmaşıklaştırıyor.

20, 10 veya 50 yıl önce geçerli olan değerlendirmeler bugün de geçerliliğini koruyor.

Dönüşüm deneyimi ve süreç, teknoloji ve insanlar arasında çalışabilme yeteneği hâlâ önem taşıyor; çünkü inşa etmek sorunun yalnızca yarısı.

“Asıl en büyük sorun benimseme,” dedi Christian. “Teknoloji daha kolay bir sorun. Çözülmesi daha mümkün.”

Christian ekledi: Paydaşların desteği olmadan, “benimseme tam bir karmaşaya dönüşecek. Sıfır değer, hatta belki negatif değer elde edeceksiniz.”

Dolayısıyla yeni ayrıcalık gerçekten gençlikte, hatta yapay zekâ yetkinliğinde bile değil. Bu ayrıcalık, inşa edebilecek kadar teknolojiye yakınlık ile diğer insanları değişime ikna edebilecek kadar kurumsal güvenilirliğin birleşiminde yatıyor.

Christian, talebin iki arketip arasında yoğunlaşmasının nedeninin bu olduğunu söylüyor: 

1. Uygulamalı yapay zekâ yetkinliği olmayan deneyimli dönüşüm lideri 
2. Bir kuruluşu harekete geçirme deneyimi olmayan daha genç uygulayıcı. 

İkinci grubu doğrudan işlevler arası liderlik rollerine yerleştiren şirketler çoğu zaman bir güven sorunuyla karşılaşıyor. Christian, bu kişilerin daha deneyimli bir yöneticiyle birlikte çalışabilecekleri genel müdürlük ofisi başkanı veya ikinci adam rollerine daha doğal biçimde uyduğunu düşünüyor.

Bu tartışmada iki kelime büyük bir ağırlık taşıyor ve incelenmeyi hak ediyor.

“Ağırlık” ve “yönetici duruşu”, uzun zamandır görevde olan kişilere benzemenin ve onlar gibi konuşmanın vekilleri olarak işlev görüyor. Büyük ölçüde sezgiyle değerlendirilen her yetkinlik, değerlendirme sürecinin gerçekleştiği odadaki insanların tercihlerini yeniden üretme riski taşır.

Ancak Christian'ın temel gerekliliği daha somut: Bu kişi, kuşkucu bir finans liderini, operasyon liderini veya iş birimi yöneticisini ekiplerinin çalışma biçimini değiştirmeye ikna edebilir mi?

Bu, gösteriş değil. Bu, etki yaratma gücü.

Bu da deneyimin değer kaybetmesinden çok, yeni bir kanıt biçimiyle rekabet etmek zorunda kaldığını gösteriyor.

Yargı Daha Hızlı Birikebilir veya Zayıflayabilir

Nextdoor'da insan ve kültürden sorumlu genel müdür yardımcısı Tony Castellanos, bu yeni yeterliliğin bir bölümünün nasıl oluşturulduğuna dair en yararlı açıklamayı sunuyor.

Bu, başka bir yönetici kursu aracılığıyla gerçekleşmiyor.

Yapay zekâ bu deneyimlerin sayısını önemli ölçüde artırabilir. Birinin birkaç yıl içinde bir düzine kez karşılaşmış olabileceği bir sorun, artık bir öğleden sonra onlarca farklı şekilde sınanabilir. Bu, yargı geliştirme fırsatlarını hızlandırmalı.

Ancak bunun bariz bir komplikasyonu var. Daha fazla çıktı, yakından incelememe fırsatlarının da artması anlamına geliyor.

Castellanos, “Karşıma çıkan belgelerin çoğunu okumaya çalıştım ama açıkçası o kadar hızlı akıyorlar ki,” dedi.

Sonra güven meselesi var.

Altı ay boyunca bir modelle yakından çalışın, her çıktıyı doğrulayın ve gerçek anlamda yargı kullanın; sonunda öngörülebilir bir insan davranışı ortaya çıkmaya başlar: kontrol etme sıklığı azalır.

Castellanos, “Yeni bir çalışanınız olur; yaptığı her şeye otomatik olarak güvenmezsiniz ama zamanla sonuç üretir, işleri doğru yapar ve tıpkı bir LLM'ye giderek daha fazla güveneceğiniz gibi ona da giderek daha fazla güvenirsiniz,” dedi.

“Size düzeltmeniz, denetlemeniz ve kontrol etmeniz için bir şeyler gönderdiklerinde, muhtemelen zamanla bunların giderek daha azını yaparsınız.”

Bu, tuhaf bir ihtimal yaratıyor. Yapay zekâ, yargının oluştuğu tekrarların sayısını artırırken aynı anda bu yargının daha seyrek kullanılacağı koşullar da yaratabilir.

Castellanos'un yanıtı, her şeyi insanın sürekli kontrol etmesini talep etmek değil. O, potansiyel olarak başka bir yapay zekâ sistemi olan bir “üçüncü kuşkucu” getirmeyi hayal ediyor; bu sistemin görevi, insan ile güvenmeye başladığı model arasındaki çalışma ilişkisine meydan okumak olacak.

İki sistem aynı fikirde değil. İnsan bunun nedenini kararlaştırmak zorunda.

“Doğru karar ne? Benim için doğru olan ne? Kuruluşum için doğru olan ne?”

Mesele, kuşkucunun daha iyi bildiği değil. Mesele, anlaşmazlığın yargıyı yeniden sürece dâhil etmesi.

Bu önemli çünkü yapay zekâ yetkinliği de sonunda daha az farklılaştırıcı hâle gelecek. Christian, bugün yönetici adaylarında sıra dışı görünen şeylerin temel bir beklentiye dönüşeceğini öngörüyor.

Bugün birinin olağandışı ölçüde yapay zekâ yetkinliğine sahip olduğuna dair kanıt, yarının finansal okuryazarlık anlayışına dönüşüyor.

Kalıcı yeterlilik göstergesi yalnızca teknolojiyi kullanmak değildir. Asıl mesele, ne zaman doğru olduğunu, ne zaman yanlış olduğunu, neyin önemli olduğunu ve bundan sonra ne yapılacağını belirleyebilmektir.

Seçim Mekanizması Geride Kaldı

Bu durum, üst düzey yönetici işe alımı ve gelişimi açısından bir sorun yaratıyor.

Üst düzey yöneticileri ortaya çıkaran mekanizma — halefiyet planları, terfi kriterleri, liderlik programları, P&L sorumlulukları ve bir işlevin içinde geçirilen uzun çıraklık dönemleri — büyük ölçüde birikmiş deneyim etrafında oluşturulmuştu.

Onları seçmek için kullanılan mekanizmanın büyük bölümü hâlâ öyle.

Christian, birçok yönetici mülakatı sürecinin önemli ölçüde değişmediğini söyledi. Şirketler hâlâ büyük ölçüde tanıdık davranışsal sorulara, örnekleri ortaya çıkarmaya yönelik formüllere ve nihayetinde mülakat yapanların sezgisel değerlendirmelerinden oluşan bir bütüne dayanıyor.

Şirketlerin artık hangi yeni soruları sorması gerektiği kendisine soruluyor; çünkü artık aradıkları nitelikleri belirlemek zor olabiliyor.

Yönetici güvenilirliği, kanıtlanmış inisiyatif alma becerisi, muhakeme ve değişim sürecinde insanları harekete geçirme yeteneğinin birleşimi etrafında yeniden değerlendiriliyorsa, eski bir yetkinlik modeline yalnızca “AI akıcılığı” eklemek pek bir işe yaramaz.

Sammut'un daha değerli hâle gelen unsurlar listesi, bunların çok azının yeni olması nedeniyle çarpıcı: muhakeme, zevk, güvenilirlik, tutarlılık, hesap verebilirlik ve yetki sahibi olmadan etki yaratabilme yeteneği. AI, bu yetenekleri daha az değil, daha önemli hâle getiriyor.

Castellanos da başka bir yönden benzer bir sonuca ulaşıyor. Daha fazla insanın daha geniş problem alanlarında çalışmasını ve bir zamanlar bir işlevin içinde kilitli kalan bilgiye AI kullanarak ulaşmasını beklerken uzmanlığın önemini koruyacağını düşünüyor.

Yeniden değerlendirmenin özü bu. Deneyimin hâlâ bir değeri var. Teknik yetkinliğin de öyle; ancak artık ikisi de kanıtın yerini tutamıyor.

Bilgi erişilebilir hâle geldikçe, kıdemi yalnızca bilgiye sahip olma üzerine kurmak zorlaşıyor. Bunun yerine değer kazanan şey, bilgiyle bir şeyler yapabilme yeteneği. Problemi belirleyebiliyor, ona göre bir çözüm oluşturabiliyor, sonucun iyi olup olmadığını anlayabiliyor ve diğer insanları harekete geçmeye ikna edebiliyor musunuz?

On yıllar boyunca yönetici yetiştirme sistemi, şüphe payı bırakılmasını hak edecek kadar çok şey görmüş insanları bulmaya göre ayarlanmıştı.

Giderek artan ölçüde, şüphe mülakatın kendisinde.