Çalışanlarınızı Güçlendirmek ve Kuruluşunuzu Dönüştürmek İçin Yapay Zekâ Nasıl Kullanılır?

Deşifre Metnini Okuyun:

Podcast yayınlarımızı bir yazılım programı kullanarak metne dönüştürmeyi deniyoruz. Bot her zaman yüzde 100 doğru çalışmadığı için lütfen olası yazım hatalarını mazur görün.

Becca Banyard: En yetenekli çalışanların neredeyse yüzde 50’sinin iki yıl içinde kuruluşlarından ayrıldığına inanıldığını biliyor muydunuz? Daha da kötüsü ne mi? Bazı veriler, doğru öğrenme ve gelişim fırsatları sunulsa bu kişilerin büyük bölümünün kalmayı tercih edeceğini gösteriyor.

İnsanları Yöneten İnsanlar Sesli Yayınına hoş geldiniz. Daha iyi bir çalışma dünyası oluşturmak ve mutlu, sağlıklı ve üretken iş yerleri kurmanıza yardımcı olmak için çalışıyoruz. Ben sunucunuz Becca Banyard.

Bugünkü bölümde, daha iyi ve daha mutlu iş yerleri oluşturmak için yapay zekânın nasıl kullanıldığını konuşuyoruz. Yapay zekânın çalışan devir oranını azaltmanıza, işten çıkarmalardan kaçınmanıza, çalışanlarınızı kariyerlerinde gelişmeleri ve becerilerini geliştirmeleri için güçlendirmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.

Bugünkü konuğum Alexandra Levit. Inspiration at Work’ün kurucusu ve genel müdürüdür. Uluslararası alanda çok satan kitapların yazarı, The Wall Street Journal’da köşe yazarı ve çalışma hayatı gelecek bilimcisidir.

Alexandra, programa hoş geldin. Bugün burada olman harika. İş yerinde yapay zekâ gibi son derece güncel bir konuya değineceğiz.

Ancak başlamadan önce, dinleyicilerimize biraz kendinden ve Inspiration at Work’te yaptığın işlerden bahseder misin?

Alexandra Levit: Elbette. Burada olmak harika. Ben Alexandra Levit. İş dünyası ve çalışma hayatı yazarı, konuşmacı, danışman ve gelecek bilimcisiyim. Gelecek bilimcisi bazı insanların biraz gözünü korkutan bir kelime olabilir. Ancak aslında anlamı, pazarda, toplumda ve iş dünyasında ortaya çıkan eğilimlere ve sinyallere bakarak en büyük dönüşüm potansiyeline sahip gelişmeler hakkında bilinçli tahminlerde bulunan kişidir.

Kuruluşum Inspiration at Work’te özellikle iş gücüne odaklanıyoruz. Genellikle iki ila beş yıl sonrasına, bazen de on yıl sonrasına bakıyor ve iş gücünün nasıl görüneceğini anlamaya çalışıyoruz. Kuruluşların ve çalışanlarının, çalışma hayatının geleceğinde sırada ne olduğunu karşılamaya hazırlanmalarına yardımcı oluyoruz.

Danışmanlık ve yazarlık gibi çeşitli işler yapıyoruz. Tahminlerde bulunmuyoruz ve kristal küremiz yok. Bunun yerine çevremizdeki dünyaya bakıyor, öngörülerimizi geçmişte yaşananlara ve etrafımızda gerçekleşen gelişmelere dayandırıyor ve sırada ne olduğunu karşılamak için elimizden gelenin en iyisini yapıyoruz.

Becca Banyard: Harika. Kulağa çok ilginç geliyor. Bugün daha fazla zamanımız olsaydı, öngörülerini dinlemeyi çok isterdim. Her ne kadar tahminde bulunmadığını söylesen de pandemiyi, Büyük İstifayı ve tüm bu gelişmeleri nasıl değerlendirdiğini merak ediyorum. Ancak bu başka bir zamanın konusu olsun.

Yapay zekâ konusunda, yapay zekâ kelimesi çok geniş bir anlam yelpazesine sahip olabilir. Bu nedenle bugün doğru bir başlangıç yapmak ve yapay zekâ terimini kullandığında neyi kastettiğini sormak istiyorum. Robotlar, sohbet robotları, otomasyonlar ve çok daha fazlası olabilir. Bu konuşma bağlamında yapay zekâ dediğinde aklına hangi araçlar geliyor?

Alexandra Levit: Harika bir soru. Böyle bir konuşma yaparken yapay zekâ ile neyi kastettiğimizi kesinlikle netleştirmeliyiz. Yapay zekâ, insanların kullandığı zekâ türlerini taklit etmek için bir bilgi işlem platformunun kullanılması anlamına gelir. Deep Talent adlı kitap bağlamında ise özellikle derin öğrenme kullanan yetenek zekâsı türlerinden söz ediyoruz.

Derin öğrenme, becerilerin komşuluğu adı verilen bir durumu değerlendirmek için yapay zekâ tabanlı bir algoritma kullanır. Bir beceride iyiyseniz başka bir beceride de iyi olmanız muhtemeldir. Örneğin cebirde iyiyseniz, yapay zekâ tabanlı bir algoritma çok geniş bir iç veya dış veri kümesini inceleyerek farklı örüntüleri değerlendirebilir ve cebirde iyi olduğunuz için kalkülüste de iyi olma ihtimalinizin yüksek olduğunu söyleyebilir.

Bu yaklaşım çok güçlüdür çünkü insanlar olarak bu çıkarımları kolayca yapma yeteneğine her zaman sahip değiliz. Yapay zekâ ise bunu yapabilir. Elimizdeki tüm kaynaklardan gelen verileri inceleyerek bir beceride iyi olduğunuz için başka bir beceride de iyi olabileceğinizi söyleyebilir. Bu çıkarımları yapmak için kullanılan yapay zekâ türlerinden biri derin öğrenmedir.

Yapay zekâ çok geniş bir teknoloji yelpazesini kapsayabilir. Ancak Deep Talent kitabında, becerilerle çalışmayı içeren belirli görevleri gerçekleştirmek için doğal dil işleme ve derin öğrenmenin kullanılmasından bahsediyoruz.

Becca Banyard: Bu gerçekten harika. Günümüzde yaşadığımız dönem inanılmaz.

Alexandra Levit: Öyle, değil mi?

Becca Banyard: Bilgisayarlar, teknoloji ve tüm bunlarla nelerin mümkün olduğu gerçekten etkileyici. Biraz önce Deep Talent’tan bahsettin. Bu, kısa süre önce yayımladığın bir kitap. Tam adı Deep Talent: Kuruluşunuzu Dönüştürmek ve Çalışanlarınızı Yapay Zekâ ile Güçlendirmek.

Sıradaki sorum şu: Yapay zekâ insanların yaptığı işi daha anlamlı hâle getirebilir mi? Bunun gerçek hayattan örnekleri neler?

Alexandra Levit: Kesinlikle çok iyi bir soru. Bu kitabı yazmaya karar vermemizin nedeni, dünyanın benzersiz bir toplumsal ve teknolojik dönüm noktasında olduğunu düşünmemizdi.

Pandeminin ardından çalışanlar, kendileri için anlamlı kariyerlere yönelmek ve kuruluş içinde ne yapacaklarının kendilerine söylenmesi yerine kendi seçimlerini yapabilmek istiyor. Aynı zamanda iş dünyası liderleri, yeteneklerin işe alınması ve geliştirilmesinin kuruluşlarındaki en büyük zorluklar olduğunu söylüyor.

Yetenek kıtlığı, uzun işe alım süreleri ve artan çalışan devir oranı görüyoruz. Pandemi sonrası dönem, çalışan beklentilerini yönetme konusunda da pek çok zorluk yarattı. Çalışanlar belirli bir çalışma ortamında çalışmak istediklerini söylüyor ve çalışma biçimlerine uygun olmayan ortamlara artık katlanmayacaklarını belirtiyorlar.

Verilere baktığımızda, en yetenekli çalışanların yaklaşık yüzde 50’sinin iki yıl içinde bir kuruluştan ayrıldığını görüyoruz. Ancak diğer taraftan, doğru öğrenme ve gelişim fırsatları sunulduğunda çoğu çalışanın kuruluşta memnuniyetle kalacağını da görüyoruz.

Ne yazık ki bu çoğu zaman gerçekleşmiyor. İş gücü büyüdükçe ve kuruluşlar genişledikçe, çalışanlarının neler yapabileceğini gözden kaçırıyorlar. Çalışanlarının belirli bir görevdeyken hangi becerileri kazandığını ya da sırada hangi becerilerde ustalaşabileceklerini bilmiyorlar.

Yapay zekâ, çalışanların bir sonraki adımda neler yapabileceğini göstermeyi vaat ediyor. İşler var, insanlar var. Önemli olan, yeteneğe ve kuruluşunuza bağlılığa sahip kişilerle doldurmanız gereken kritik işler arasındaki doğru eşleşmeleri ortaya çıkarmak.

Yapay zekâ bunu yapmamıza yardımcı olabilir. Üstelik bu bugün gerçekleştirilebiliyor. Bunun en sevdiğim örneklerinden bazıları devlet kurumlarında görülüyor. New York ve Indiana eyaletleri, işsiz insanların becerilerini eyalette bulunan işlerle eşleştirme konusunda öncülük ediyor. Böylece yeteneklerin eyalette tutulmasına ve işsizlik oranının azaltılmasına yardımcı oluyorlar.

Bu yaklaşım iki sorunu aynı anda çözüyor. Devlet kurumlarının çok sayıda insana aynı anda yardımcı olabilmesi de önemli. Eightfold’daki Ashu ve Kamal, sağladıkları yardımın ölçeklenebileceğini ve küçük bir şirketle başlamak yerine çok daha büyük ölçekte değişim yaratılabileceğini fark ettiler.

Becca Banyard: Çok iyi. Çalışanların iş bulmasına yardımcı olan devlet kurumlarından bahsettin. Peki en yetenekli çalışanlarının iki yıl sonra ayrıldığını gören şirketler, çalışanlarının ihtiyaç duyduğu öğrenme ve gelişim desteğini alamadıkları için ayrılan kişileri elde tutmak amacıyla yapay zekâyı nasıl kullanabilir?

Alexandra Levit: Bunun önemli bir parçası, becerilerin komşuluğuna ilişkin bilginizi kullanarak iş gücünüzün profilini düzenli olarak çıkarmaktır. Çalışanlarınızın sahip olduğu becerileri ve yalnızca bugün değil, yakın gelecekte ve daha uzun vadede ihtiyaç duyacağınız becerileri daha geniş bir perspektifle anlamanız gerekir.

Farklı roller için beceri profilleri geliştirmek, yapay zekânın kesinlikle yardımcı olabileceği bir konudur. Bir yetenek zekâsı platformu kullanarak bunu yapabilir ve iş gücü planlamanızı gerçekleştirebilirsiniz. Kuruluşunuzda ihtiyaç duyacağınız becerileri ve iş gücünüzdeki insanların bundan sonra neler yapabileceğini eş zamanlı olarak anlayabilirsiniz.

Dünyanın dört bir yanındaki milyarlarca kariyer profilinden elde edilen verileri analiz ederek, belirli bir görevde bulunan insanların çoğunun gelecekte hangi görevi yapmak isteyeceğini oldukça doğru biçimde tahmin edebilirsiniz. Onları kuruluş içinde hareket etmeleri için proaktif olarak eğitebilirsiniz.

Pandemi sırasında en akıllı şirketler çalışanlarını işten çıkarmadı; onları yeniden görevlendirdi. Bir departman yavaşladığında, çalışanları başka bir işleve yönlendirdiler ve o işlev yeniden hız kazandığında çalışanları geri aldılar.

İnsanları işten çıkarıp daha sonra geri almak zorunda kalmak yerine, becerilerden oluşan daha geniş bir havuza sahip olmak çok daha akıllıcadır. Çalışanları yeniden becerilendirmek, becerilerini geliştirmek ve onlara yeni fırsatlar sunmak, kuruluşunuzda daha uzun süre kalmalarını sağlayabilir.

Bu yaklaşım aynı zamanda insanları güçlendirir. Bir kişi, cebirde iyi olduğu için kalkülüste de başarılı olabileceğini fark ettiğinde kendisi hakkında yeni bir şey öğrenir. Bu, öz yeterlilik ve özgüven duygusu yaratır. İnsanlar daha önce sahip olduklarını düşünmedikleri becerileri keşfederler.

Yetenek zekâsı yöneticilere de yardımcı olabilir. Kurum içi geçişlerin önündeki en büyük engellerden biri, iyi çalışanlarını kaybetmek istemeyen yöneticilerdir. Ancak kurum içi geçişin kuruluş için daha iyi olduğunu görmek, çalışanın farklı bir görevi üstlenirken mevcut yöneticisiyle çalışmaya devam edebileceğini anlamalarını sağlayabilir.

Doğru biçimde uygulandığında yetenek zekâsı fırsatları demokratikleştirir. İnsanların hangi seçeneklere sahip olduğunu anlamasına yardımcı olur ve herkes için daha iyi sonuçlar yaratır.

Becca Banyard: Çok iyi. Kitabına geri dönelim. İlk başta bu kitabı yazmana ne yol açtı? Kitabı yazma kararına giden süreç nasıldı?

Alexandra Levit: Yaklaşık on yıldır beceri açığı sorunu üzerine düşünüyorum. Bir yandan sürekli işten çıkarmalar duyuyoruz, diğer yandan doğru işler için doğru insanları bulamıyoruz. Doğru yetenekle doğru işi eşleştirme sorunu uzun süredir çözülememiş durumda.

Ashu ve Kamal ile tanıştığımda, Eightfold teknolojisiyle yapay zekânın bu sorunun çözümünde kullanılabildiğini gördüm ve çok ilgilendim. Üstelik bu teknolojinin dünya çapında başarılı uygulama örnekleri vardı. Böylece yalnızca teorik bir öneri sunmak yerine, bugün kullanılabilen bir teknoloji ve izlenebilecek pratik bir yol haritası hakkında yazabildim.

Amacım, mümkün olduğunca çok insanın mümkün olduğunca anlamlı bir hayat yaşamasına yardımcı olmak. Benim alanımda bu, iş hayatı anlamına geliyor. Mümkün olduğunca çok insan için doğru ve anlamlı kariyerleri nasıl bulabiliriz? Bu kitabı Ashu ve Kamal ile birlikte yazmayı bunun bir yolu olarak gördüm.

Becca Banyard: Harika. People Managing People olarak biz de yalnızca “ne”yi değil, “nasıl”ı anlatan içerikler üretmeye çalışıyoruz. Bunu kuruluşunuzda, çalışma biçiminizde veya kariyerinizde nasıl uygulayabileceğinizi göstermeyi amaçlıyoruz.

Alexandra Levit: Aynı şeyi yapıyorsunuz. Misyonunuz tamamen aynı.

Becca Banyard: Harika. Yapay zekânın işsizliği azaltarak veya çalışanların yeni rollerde gelişebileceklerini göremedikleri için ayrılmak yerine iş yerinde kalmalarını sağlayarak kurum kültürünü nasıl dönüştürdüğünden biraz bahsettik.

Yapay zekâ kurum kültürünü başka hangi şekillerde dönüştürüyor?

Alexandra Levit: Yapay zekânın iş gücüne insan katılımını desteklemek için giderek daha fazla kullanıldığını görüyoruz. “Yerine geçmek” kelimesini kullanmayı sevmiyorum. Yapay zekânın insan katılımının yerini alabilecek noktaya geldiğini düşünmüyorum.

ChatGPT ve benzer sohbet robotları hakkında çok fazla konuşuluyor. Ancak yapay zekâyı geleneksel olarak insanların yürüttüğü bir sürece yerleştirdiğinizde, onu oluşturacak, yönetecek, bozulduğunda düzeltecek, yeniden kullanıma alacak ve karar vericilere nasıl çalıştığını açıklayacak insanlara ihtiyaç duyarsınız.

Yapay zekâ teknolojilerinin denetiminde çok sayıda insanın yer alması gerekir. Bu insanlar sürece dâhil edilmediğinde kaos ortaya çıkar. Örneğin bugün bazı halkla ilişkiler çalışanları ChatGPT kullanarak tanıtım e-postaları hazırlıyordu. Ancak e-postalar gönderilmeden önce gerçek bir halkla ilişkiler çalışanı tarafından okunmamıştı. Metinler anlamsızdı ve bunları ChatGPT’nin yazdığı açıkça belli oluyordu.

Bu küçük bir örnek olsa da yapay zekânın gerçekleştirdiği kötü davranışlardan şirketinizin sorumlu olduğunu unutmamalısınız. Yasal olmayan veya ayrımcı bir davranış gerçekleştiğinde sorumluluk yazılım sağlayıcısına ait değildir. Bu nedenle yapay zekâ uygulamalarında uygun insan denetiminin bulunması gerekir.

Yapay zekâ pek çok harika şey yapabilir. Ancak bir uygulama kullanıma alındığında insan denetiminin olması gerektiğine inanıyorum.

Becca Banyard: Bu noktaya değinmene çok sevindim. ChatGPT’nin geleceğin iş dünyasını ve kuruluşların geleceğini nasıl etkileyeceğini düşünüyorsun?

Alexandra Levit: ChatGPT doğal dil işleme kullanarak kelimeler ve bildikleri üzerinden cümleler oluşturur. Ancak kendi başına düşünmez. Gerçek anlamda bir konuşma yürütemez ve tutarlı, özgün düşünceler geliştiren bir insan gibi davranmaz.

Bana göre ChatGPT, insanla makineyi birbirinden ayırt etmeyi amaçlayan Turing testini geçmiyor. Metinlerini okuduğumda bir insan tarafından yazılmadığını anlayabiliyorum. Bununla birlikte gelecekte bir sıçrama yaşanacağını ve bu sistemlerin çok daha iyi hâle geleceğini düşünüyorum.

İnsanların kendi rollerine bakmaları ve hangi görevlerin otomasyona en açık olduğunu düşünmeleri gerekiyor. Ardından kariyerlerini bu gelişmelere uyum sağlayacak şekilde geliştirmeliler.

Örneğin bir köşe yazarıysanız ve yapay zekânın birkaç yıl içinde yazılarınızı yazabileceğini düşünüyorsanız, yalnızca yazma becerisine güvenemezsiniz. Düzenleme becerisini de geliştirmeniz gerekir. Böylece görevinizin bazı bölümleri makineler tarafından üstlenilse bile insan denetimini sağlayabilirsiniz.

Herkesin kendisine şu soruyu sorması gerekiyor: İşimin bazı bölümleri makineler tarafından gerçekleştirildiğinde istihdam edilebilir kalabilmek için hangi ek becerileri geliştirmeliyim?

Makineler giderek daha gelişmiş hâle gelecek. Ancak insan denetimine her zaman ihtiyaç duyacağız. Yargı yeteneği, kişisel dokunuş ve kişilerarası beceriler önemini koruyacak. Yazılım mühendisiyseniz yalnızca programlama becerilerinize güvenemezsiniz; daha dengeli bir beceri seti geliştirmeniz gerekir.

Becca Banyard: Evet. Skynet dünyayı ele geçirmeden önce.

Alexandra Levit: Kesinlikle.

Becca Banyard: Programı bitirmemiz gerekiyor ama son bir sorum var. Tüm konuklarıma bunu soruyorum: Sence çalışanları iş yerinde mutlu tutan en önemli şey nedir?

Alexandra Levit: En önemli şey yeni zorluklardır. Öğrenebilmek, gelişebilmek ve değer gördüğünüzü, takdir edildiğinizi hissetmek. Bunlar aslında birbiriyle bağlantılı. Yaptığınız işin takdir edildiğini, geliştiğinizi ve katkılarınızın hem sizin hem de kuruluş için anlamlı olduğunu hissetmek çok önemlidir. Bu, maaş artışından daha değerli olabilir. Kendinizden daha büyük bir şeyin parçası olduğunuzu hissetmek insanları mutlu eder.

Becca Banyard: Çok güzel. Alexandra, seni programda ağırlamak büyük bir zevkti. Bu sohbetten gerçekten keyif aldım.

Alexandra Levit: Ben de.

Becca Banyard: Daha fazla zamanımız olsaydı sana çok daha fazla soru sorabilirdim. Belki gelecekte başka bir bölümde yeniden konuşuruz. Katıldığın için tekrar teşekkür ederim.

Seni dinleyen ve seninle iletişime geçmek ya da çalışmalarını takip etmek isteyen kişiler sana nasıl ulaşabilir?

Alexandra Levit: Beni alexandralevit.com adresinden ziyaret edebilirsiniz. Deep Talent kitabımıza göz atabilirsiniz.

Ayrıca Twitter’da @alevit kullanıcı adıyla bulunuyorum. LinkedIn de iyi bir seçenek. İnsanların düşüncelerini duymaktan memnun olurum ve istediğiniz zaman programa geri dönmekten mutluluk duyarım, Becca.

Becca Banyard: Harika.

Dinleyicilerimize, bizi dinlediğiniz için çok teşekkür ederiz. Yeni bölümlerimizden haberdar olmak için beğenmeyi ve abone olmayı unutmayın. Yakında görüşmek üzere. Harika bir gün geçirmenizi dileriz!