Yapay Zekânın Avatarı Olmayın: Kuruluşunuzun Neden Bir Yapay Zekâ Felsefesine İhtiyacı Var

Geçen hafta, yaşadığım Atlanta'da Yapay Zekâ Çağında İnsan Kaynakları konulu bir konferansa katıldım. 

Etkileşimli bir panel sırasında söylenen en çarpıcı şeylerden biri, kişisel günlüğünü bir yapay zekâ modeline yükleyip kendisi hakkında dürüst geri bildirim vermesini isteyen kıdemli bir İK yöneticisinden geldi.

"Okuması zordu," dedi. "Ama değerliydi. Söyledikleri üzerine düşünmemi sağladı. Ve onu böyle kullanabiliriz… kendimizi daha iyi hâle getirmek için."

Bu hikâye bana alışılmadık geldi; çünkü kuruluşlarda neredeyse hiç konuşulmayan tam da bu tür bir yapay zekâ kullanımını temsil ediyor. Verimlilik kazanımları, iş akışı otomasyonu ve istem mühendisliği hakkında durmadan konuşuyoruz. Bu teknolojiyi gerçekte kim olduğumuzu yansıtacak, düşüncelerimizi keskinleştirecek ve insani yeteneklerimizi eskisinden daha sağlam bırakacak şekilde kullanmanın ne anlama geldiği hakkında ise nadiren konuşuyoruz.

Bunun bir nedeni var. Çoğu kuruluş, yapay zekâ benimseme sürecine aslında bir değerler sorunu olduğu hâlde bir politika sorunu olarak yaklaşıyor.

Eksik Olan Felsefe

Çoğu kuruluşun bir ücretlendirme felsefesi vardır. Bu, şirketin ücret, hakkaniyet ve katkı ile ödül arasındaki ilişki hakkında nasıl düşündüğüne yön veren, kodifiye edilmiş bir değerler ve ilkeler bütünüdür. Yalnızca kuralları belirlemez; kuruluşun çalışanları ve onlara karşı sorumlulukları hakkında neye inandığını yansıtır.

Bir yapay zekâ felsefesi de aynı şekilde işleyebilmelidir. Yasaklanan kullanım alanlarının bir listesi ya da "yapay zekâyı sorumlu bir şekilde kullanın" şeklindeki muğlak bir talimat değil; bu teknolojinin çalışanlarınız, kültürünüz ve birlikte yapmaya değer olduğuna inandığınız işler açısından ne anlama geldiğinin samimi bir ifadesi olmalıdır.

Bunu yazarken, çoğu kuruluşun bunu yaptığını düşünmüyorum. İnsanlara kapsamı ve riski son derece büyük bir araç verip genel olarak "gidin, çözün" dediler. Bazı çalışanlar bunu iyi kullanıyor. Birçoğu ise kendi gelişimlerini sessizce körelten şekillerde kullanıyor. Liderler de büyük ölçüde her iki konu hakkında ne söyleyeceklerinden emin değil.

E Equals Why'ın kurucusu Kathy Eastwood, sonuç ne pahasına olursa olsun baskısının kuruluşları insan odaklı liderlerden yoksun bıraktığını gözlemlediğinde önemli bir noktaya değindi. 

Bu ayrım burada son derece önemli. Verimlilik, ne kadar hızlı olduğunu sorar. Etkililik ise doğru muhakemeye sahip doğru kişinin doğru kararı verip vermediğini sorar. Yapay zekâ birincisine yardımcı olabilir. İkincisinin cevabı hâlâ yalnızca insanlardır.

E-posta Bir Belirtidir

Sektörlerin dört bir yanından gelen İK profesyonelleriyle dolu odada otururken bir şey elle tutulur derecede belirgindi: hayal kırıklığı. Teknolojinin kendisinden değil, çalışanlarının onu nasıl kullandığından duyulan bir hayal kırıklığı. 

Kuruluşların henüz bu konuyu çözüme kavuşturmadığının en açık işareti herkesin gelen kutusunda duruyor.

Yapay zekâ tarafından taslak hâline getirilen e-postalar bir tür kurumsal arka plan radyasyonuna dönüştü. İnsanlar bunları şişkin yapıları, dil bilgisel ortaklıkları, diplomatik kaçamakları ve doğrudan hiçbir şey söylememeleri nedeniyle hemen tanıyor.

Başka bir dile çevrilip yeniden çevrilmiş bir belge gibi okunuyorlar. Anlam hayatta kalıyor. Arkasındaki kişi ise hayatta kalamıyor.

Kuruluşlarda yapay zekâ hakkındaki konuşmaların genellikle vardığı nokta burasıdır: kötü çıktıların eleştirisi. 

Ama asıl sorun daha önceki aşamada yatıyor. Bir çalışma arkadaşı için üç cümlelik bir yanıt yazmak üzere yapay zekâ modeline başvuran birinin bunu verimlilik kararı olarak nitelendirmek büyük bir zorlama olur. Aslında yaptığı şey, kendi sesi hakkında bir yargıya varmak ve bu yargıda yanılmaktır.

Açık bir yapay zekâ felsefesine sahip olmayan bir kuruluş, insanları bu yargıya varmak için gereken çerçeveden yoksun bırakır. Böylece o anda daha az zahmetli görünen seçeneğe yönelirler.

Zamanla açık yazma, kâğıt üzerinde yüksek sesle düşünme ve kendileri olarak iletişim kurma pratiğini kaybederler. Bu alışkanlıkları baştan tam olarak geliştirmekte zorlanan genç çalışanlar özellikle savunmasızdır.

Çözüm, yapay zekâyı e-postalardan yasaklamak değil. İnsanlara modele başvurmadan önce kendilerine bazı önemli soruları sormaları için gerekli araçları vermek: 

• Bu görev gerçekten desteklenmeye ihtiyaç duyuyor mu? 
• Bunu dışarıya devrederek ne kaybederim? 
• Çalışma arkadaşlarım benim sesim yerine yapay zekânın sesiyle karşılaştıklarında ne kaybediyor?

Bu, önemsiz bir örnekmiş gibi, hatta bazı CEO'ların ifade etmeyi sevdiği şekliyle “süslü” gelebilir. Öyle değil. Önümüzdeki yıllarda en çok ihtiyaç duyacağımız becerilerin geliştirilmesi açısından sonuçları olan kötü bir alışkanlık. Sorunu daha da kötüleştiren şey, üst kademelerden gelen kötü örnekler. Bir yöneticinin ifade ettiği gibi: “Şu anda liderlikte büyük bir entelektüel tembellik var.”

Gerçek Bir AI Felsefesi Nasıl Görünür?

Bir AI felsefesini yasaklar listesi olarak düşünmememiz önemli. Bu, kuruluşun birlikte sormayı taahhüt ettiği bir dizi dürüst soru ve cevaplara yön veren bir dizi değerdir. Yanıtlamanız gereken sorulardan bazıları şunlardır: 

• AI ne yapabilirse yapsın, çalışanlarımızın hangi yetkinlikleri geliştirmesi ve sahiplenmesi gerektiğine inanıyoruz? 
• Destekleme gerçekten işin hizmetindeyken, nerede yalnızca üretkenlik görüntüsüne hizmet ediyor? 
• Çalışanlarımızı işlerinde iyi yapan şeyleri yapmayı bıraktıklarında, bunun insan gelişimi ve kurumsal güven açısından bedeli nedir? 
• Daha geniş bir düzeyde: Bu belirli kullanım, çevresel maliyete ve bilişsel ödünleşmeye değer mi?

Bunlar retorik sorular değil. AI'ı insan muhakemesinin yerine geçen değil, onun bir uzantısı olarak ele alan bir felsefenin temelini oluşturuyorlar. Bu ayrımın açıkça belirtilmesi gerekiyor, çünkü bunu araç kendiliğinden yapmayacak.

Bu konuda en bilinçli şekilde ilerleyen kuruluşlar, AI benimsemesini diğer önemli kültürel dönüm noktalarını ele aldıkları gibi ele alıyor: davranışları örnekleyen bir liderlik, beklentileri net biçimde ortaya koyan bir iletişim ve insanların yeni araçları iyi kullanma muhakemesini geliştirmelerine yardımcı olmaya yönelik gerçek bir yatırım ile. 

İK'nın burada gerçek bir rolü ve muhtemelen bir avantajı var. İK liderleri belirsizlik içinde faaliyet göstermeye alışkındır. Katılan CHRO'lardan birinin değerlendirmesi şöyleydi: “Lisansüstü eğitimde veya sertifika programlarınızda pandemiyle ilgili bir modül yoktu, ancak İK yolunu buldu. Aynı içgüdüler burada da geçerli.”

Aracın Sizin Gibi Konuşması İçin Eğitilmesi

AI kullanımında eleştirel düşünmeye zarar veren tuzakları ve grubun “sağduyu” olarak tanımladığı şeyin kurumsal ölçekte eksikliğini tartışan kalabalığı dinlerken aklıma sürekli gelen bir ifade vardı. 

"Bir avatar olmayın." 

Yakın zamanlar bize bir şey öğrettiyse, o da algının gücü ve gerçekliğimizi nasıl şekillendirebildiğidir.

İnsanlar AI'ı kendi seslerini, değerlerini ve muhakemelerini yansıtacak şekilde eğitmeden kullandıklarında, amaçladıklarının tam tersine dönüşürler. Daha yetkin görünmezler. Modelin çıktıları için bir insan arayüzüne, teknolojinin sesinin bir avatarına dönüşürler. 

Ve bu çıktıları alan meslektaşlar bunların nereden geldiğini bilir. Sadece genellikle hiçbir şey söylemezler.

AI'ı yetkinliklerinizi gerçekten genişletecek, onların yerini almayacak şekilde kullanmak ciddi emek gerektirir. Modele bağlamınızı, sesinizi ve standartlarınızı aktarmanızı gerektirir. Yinelemeler yapmanızı, sorgulamanızı ve düşüncelerinizi yansıtmayan çıktıları reddetmenizi gerektirir.

Bu tür bir kullanım, insanı edilgen bir editör değil, etkin bir aktör olarak sürecin içinde tuttuğu için tam da doğru şekilde zahmetlidir.

Kuruluşların öğretmesi gereken AI kullanımı tam olarak budur. “İşte daha iyi bir komut nasıl yazılır” değil, “işte bu aracı etkili bir şekilde kullanırken kendinizi profesyonel olarak nasıl geliştirirsiniz.” Aradaki fark önemlidir. Biri biraz daha iyi çıktılar üretir. Diğeri, yetkinliklerinden vazgeçmeyen, aksine yetkinlikleri gelişen insanlar ortaya çıkarır.

Günlük tutma çalışması, bu tür bir düşünme biçimi için yararlı bir modeldir. Günlüğünü AI'a yükleyen yönetici, öz değerlendirmesini dışarıya yaptırmıyordu. Kendini daha net görebilmek için aracı kullanıyordu. Zor işi o yaptı ve  model yalnızca bir aynaydı. 

İnsanları daha iyi yapan kullanım biçimi tam olarak budur ve bir kurumsal AI felsefesinin etkin şekilde geliştirmesi gereken düşünce biçimi de tam olarak budur.

Ancak bu entelektüel tembelliğin üstesinden gelinmesi gerekecek, çünkü bunu doğru yapanlar daha zor olanı yapmaya istekli olanlardır. Çalışanlarına yalnızca bir araç vermiyor, onu kullanırken nasıl insanlar olmak istediklerini anlamalarına yardımcı oluyorlar.