İK Yapay Zekâ Konusunda Neden Takılıp Kalıyor ve Dönüşüme Liderlik Etmek İçin Ne Gerekiyor?

David Rice: Muhtemelen yaklaşık 18 ay önce CEO’nuz size yapay zekâyla ne yaptığınızı sordu. Siz de bir şeyler yaptınız; politikalar yazdınız, güvenlik sınırları oluşturdunuz, yönetişim çerçeveleri kurdunuz. Ve şimdi takılıp kaldınız. İK kuruluşlarının %66’sı uyumluluğa, başka bir deyişle yapay zekâyla ne yapamayacağınıza odaklandı. Ancak yalnızca yaklaşık %30’u aslında yaratmaya çalıştıkları değer konusunda netliğe sahip. Yani güvenlik bariyerlerini kurdunuz. Ama yolu gerçekten kimse inşa etmedi.

Bugünkü konuğumuz AIHR’ın baş yapay zekâ bilimcisi Dr. Dieter Veldsman. Şu anda İK’da gördüğü sarsılma döngüsünü bizimle paylaşacak: yapay zekâyla ilgili bir şeyler yapıyor gibi görünme yönündeki aşırı tepki, ardından güvenli moda geçiş yönündeki aşırı düzeltme ve bunun pazarlama, satış ve ürün geliştirme gibi departmanlar hızla ilerlerken sizi neden grubun ortasında bıraktığı.

Sizin gerçekten anlamanızı istediği şey, programda uzun zamandır söylediğimiz bir noktaya çok benziyor: Şirketler yapay zekâyı bir teknoloji dönüşümü olarak ele alıyor, oysa gerçekte bu bir kültür ve insan dönüşümü. Bu da İK’nın geriden gelmemesi gerektiği anlamına geliyor. Bu konuşmaya liderlik etmelisiniz.

Bugün yapay zekâyla meşgul olmanın neden stratejik olmaktan daha önemli hâle geldiğini, pervasız deneylere başvurmadan uyumluluk tuzağından nasıl çıkılacağını, CHRO’nun insan-makine ekosisteminin baş mimarı olarak değişen rolünü ve güvenle kullanabileceklerimizden hangi değeri yaratıyoruz sorusuna nasıl geçileceğini ele alacağız.

Ben David Rice. Bu, People Managing People podcast’i. Ve dönüşümü orkestre etmeniz gerekirken yapay zekâ konusunda savunmada kaldıysanız, bu konuşma sizin için bir başlangıç noktası. Haydi başlayalım.

Dieter, hoş geldin!

Dieter Veldsman: Çok teşekkürler David. Burada olmak harika.

David Rice: Öncesinde konuşurken, özellikle yapay zekâ söz konusu olduğunda İK’da gördüğün bu aşırı tepki ve ardından gelen aşırı düzeltme döngüsünden bahsetmiştin. Bunu biraz açabilir misin? Orada gerçekten neler oluyor? Bunu ne tetikliyor?

Dieter Veldsman: Bence zamanı geriye sardığınızda, diğer işlevlerde olduğu gibi yaklaşık 18 ila 24 ay önce büyük bir baskı vardı: Yapay zekâyla ne yapıyorsunuz? Yapay zekâyla bir şeyler yaparken görünmeniz gerekiyor.

Bunun bir ölçüde, zihinsiz deneyler demek istemiyorum ama insanların hangi araçlara sahip olduklarını, araç setlerini nasıl kullanacaklarını ve hangi kullanım alanlarına odaklanmaları gerektiğini sorguladığı bir dönem yarattığını düşünüyorum. Bunu kesinlikle bir tarafta bir çılgınlık ve yapay zekâyla meşgul olmanız gerektiği yönünde bir aşırı tepki olarak gördük. Bunun değerli olup olmadığı ya da bir İK ekibi olarak gerçekten yönlendirmek istediğiniz şeyle uyumlu olup olmadığı ikinci planda kaldı.

Önemli olan, meşgul görünmekti. Sonra ikinci bir aşama geldi ve bu yaklaşımı oldukça ciddi biçimde geri çekti: Bir dakika, bundan sonra amaçsızca deney yapamayız. Hangi değeri yarattığımızı, ne kadar güvende olduğumuzu, yönetişimin nasıl göründüğünü, doğru şeyleri kullanıp kullanmadığımızı ve güvenlik sınırlarının neleri kapsadığını konuşalım.

Dolayısıyla son 18 ay içinde bu değişimi kesinlikle gördük. Yakın zamanda 337 İK kuruluşuyla bir araştırma yaptık. Veriler oldukça ilginçti: Neredeyse %66’sı uyumluluk boyutuna, yani yönetişime, politikalara, güvenlik sınırlarına, neyi kullanıp neyi kullanamayacağımıza ciddi biçimde odaklanmıştı. Ancak yalnızca %30’u yapay zekâ kullanımıyla yaratacakları değerin neye benzeyeceği konusunda net olduğunu söylüyordu. Bu yüzden aşırı tepki derken kastettiğim, biraz daha yavaş ilerleyip yapay zekâyla ne yapmak istediğimizi ve neden yapmak istediğimizi sormak yerine yapay zekâyla bir şeyler yaparken görülme arzusuydu.

David Rice: Evet, bence de öyle. Aciliyet ve kaçınma arasında bir sarsılma var. Söylediğin gibi, bir şey yapmanız ve bunu hızlı yapmanız isteniyor; ancak gerçekten ulaşmak istediğiniz belirli bir hedef ya da yönlendirme olmadan sonunda donup kalıyorsunuz.

Sonra varsayılan seçenek, bu yalnızca İK’ya özgü değil ama İK topluluğunda daha da belirginleşiyor, güvenli moda geçmek oluyor. Bu, uyumluluk zihniyeti. İK stratejik bir yanıt vermek istedi ama kapasite yetersizliği ya da yargılanmadan deney yapma izni olmaması nedeniyle bu hiç gerçekleşmedi.

Sadece yanlış yapma konusunda da ciddi bir korku var mı? Belki daha derin bir şey söz konusu. Bir şey yaparken görülme baskısı var ama bunu destekleyecek bir yapı yok; dolayısıyla sonunda kendinizi çaresiz hissediyorsunuz.

Dieter Veldsman: Kesinlikle. Birkaç şey oldu. Ben de çok tutkulu bir İK profesyoneliyim ve bu ilk duyguyla özdeşleşebiliyorum. İK tarafında biraz daha riskten kaçınan bir yapımız var. Bu yalnızca genel olarak yapay zekâyla ilgili değil; işler ters gittiğinde gerçek risklerin ne olduğunu da biliyoruz. Bu yüzden yapay zekâ benimseme açısından İK’yı grubun ortasında gördük.

Ürün geliştirme, pazarlama ve satış gibi işlevlerin gerisindeydik. Ancak hukuk, risk ve uyumluluk gibi daha yönetişim odaklı işlevlerin bazılarına göre hâlâ ilerideydik. Yani ortalarda bir yerdeydik. Ayrıca genel bir yapay zekâ kaygısı da vardı: Yeni teknoloji geldiğinde sürekli İK işlevinin sonunun geldiği söyleniyor. Oysa bunun doğru olduğu hiçbir zaman kanıtlanmadı; işlev birkaç kez değişti. Ancak bu kez yapay zekâ kaygısı vardı: Sonunda burada mı? Bize ne yapacak?

Bugün daha makul bir şekilde şunu söyleyebiliriz: Yapay zekâ bazı görevleri, faaliyetleri ve iş akışlarını ortadan kaldıracak. Peki bu, gelecekte İK işinin ne olacağına ilişkin gerçek beklenti açısından ne anlama geliyor? Bence burada belirttiğiniz son nokta önemli. Pek çok kuruluş yapay zekâyı önce bir teknoloji dönüşümü olarak ele aldı ve ardından asıl fırsatı kaçırdığını fark etti: Bunun kültür ve insan dönüşümüyle çok daha fazla ilgisi var. Bu nedenle İK’nın masada olması, bu konuşmayı yönlendirmesi ve liderlik etmesi gerekiyor.

Bunu gerçekten iyi yapan şirketlerin benimsedikleri yapay zekâ stratejisine disiplinler arası bir yaklaşım getirdiğini gördük. Masada teknik görüşlerin, İK’nın, iş operasyonlarının ve stratejinin bulunmasını istiyorlar. Gelecek için hangi yapay zekâ yetkinliğine ihtiyaç duyduğumuzu hep birlikte belirlemek istiyorlar.

Bence birçok kuruluşta İK bu konuşmaya biraz geç kaldı. Bunun nedeni masada bulunma yetkisine sahip olmaması ya da bu konuşmanın gerekliliğini görmemesi olabilir. Belki de böyle bir konuşmayı yapacak donanıma sahip değildi. Nedenler biraz değişiyor.

David Rice: İK’cı olduğunu, çeşitli şirketlerde bu tür şeyleri çözmeye çalıştığını söyledin. Kuruluşların kesintilere aslında nasıl tepki verdiğiyle ilgili fark ettiğin en büyük şeylerden biri nedir? Kesintiler ve uyum sağlama hakkında söylediklerimiz var; bir de bunun gerçekliği.

Dieter Veldsman: Daha önce yaptığın, varsayılan konumun bazen güvenlik olduğu yönündeki yorumu seviyorum. Kuruluşun içine gerçekten yıkıcı bir değişim girdiğinde üç grup görüyorsunuz. Bunu yapay zekâda da gördük. Erken benimseyenler vardı: Bu kesinlikle harika, hemen üzerine atlamamız gerekiyor.

Endişelenmeyin, her şeyi değiştirecek sihirli çözüm bu. Bu neredeyse aşırı heves ve heyecan hâliydi. Bazen bu durum başınızı derde sokabilir çünkü insanlar bir şeyleri tam olarak anlamadan girişimde bulunabiliyor. Diğer tarafta ise en başından beri şüpheci olanlar var. Biraz geri çekilip bunun ilk dönüşüm anlatısı olmadığını, hiçbir şeyin gerçekten değişmeyeceğini düşünüyorlar.

Bence yapay zekâyı biraz farklı kılan, kuruluşlara çarptığı ölçek oldu. Çünkü ilk kez herkes üretken yapay zekâ araçlarına erişebildi. Kelimenin tam anlamıyla internet bağlantım varsa bu araçlara ulaşabiliyordum; belirli bir kitleyle sınırlı değildi. Bunun gerçekleştiği ölçek, kaygıyı ciddi ölçüde artırdı.

Ancak kesintiye baktığımda artık daha ileride olduğumuzu görüyorum. Kuruluşlar, bunun gerçekte ne anlama geldiğini anlamlandırmaya çalışıyor. Gerçekten ne yapabilir? Nerede gerçekten kullanışlı, nerede yalnızca ilginç ve yeni ama kuruluşumuz açısından çok da etkili değil?

Benim için kesintiden söz ettiğimizde kuruluşlarda bir anlamlandırma döngüsü olması gerekiyor. Her kuruluş bu döngüden aynı hızda geçmiyor. Şunu söylüyoruz: Bunun ne olduğunu anlayayım. Benim bağlamımda ne anlama geldiğini anlayayım. Bununla ne yapmak istediğimi belirleyeyim ve bunu geçici bir heves olarak değil, sürdürülebilir biçimde nasıl yapacağımı düşüneyim.

Bence bu, kuruluşun DNA’sı ve kültürü hakkında çok şey anlatıyor. Belirsizlikle başa çıkmanız gerektiğinde gerçek renkleriniz ortaya çıkar. Kuruluşların buna nasıl tepki verdiğini görüyoruz. Erken benimseyenleriniz her zaman olacak; daha yavaş benimseyenleriniz de olacak. Benim için anlamlandırma bölümü gerçekten önemli. Liderlerin buna biraz daha fazla odaklanması ve kuruluşlarını yapmak istedikleri şey konusunda donatması gerekiyor.

David Rice: Anlamlandırma döngüsü ifadesini kullanmanı sevdim. Kesinti bir şey yapıyorsa, kuruluşunuzun nasıl yapılandığını açığa çıkarır. Ekibinizin bir görüntüsüne sahip olabilirsiniz ama sonra aslında varsayılan yaklaşımımızın her şeyi aşırı mühendislikle tasarlamak olduğunu fark edersiniz. Düşünmek için çok fazla zaman harcarız ya da bu konuda ortak bir dilimiz ve netliğimiz olmadığı için dururuz.

Bu dönüşümde gerçekten başarılı olan kuruluşlar için bunun kaynaklarla ilgili olmadığını düşünüyorum. Herkesin üretken yapay zekâya erişimi var. Asıl mesele, ne kadar hızlı ilerlemeye gerçekten istekli olduğunuz, kuruluş olarak rahatlık düzeyiniz ve neyi denemeye hazır olduğunuz konusunda mümkün olan en net anlayışa sahip olmanız. Deneylerin ne kadar derine ineceği konusunda gördüğün şey bu mu?

Dieter Veldsman: Kesinlikle. Bence netlik duygusu çok önemli. Şu anda neyi denemeye istekli oldukları ve neyi denemeyecekleri konusunda daha net olan kuruluşlar çok daha iyi durumda.

Bunu pratikleştireyim. Geçenlerde bir müşterimizle, kuruluşun baş yapay zekâ sorumlusuyla konuşuyordum. Başlangıçta şunu söylemek istediğini belirtti: Yapay zekâ devrimi konusunda çok güçlü bir ikinci takipçi olmak istiyoruz. Bir dakika, seni doğru mu duydum Greg? Herkes ilk hareket eden olmak ister. O ise ilk hareket eden olmak istemediklerini söyledi. İnsanların yapacağı çok büyük miktarda hata olacak. Diğerlerinden biraz daha yavaş ilerlemek, kendimizi ayarlamak ve başkalarının hatalarından öğrenmek konusunda rahatız. Pazara ne sunacaksak onu iyi, kendi zamanımızda ve kendi tarzımızla yapmak istiyoruz.

Bu, birçok kuruluştan duyduğum sezgiye aykırı bir mesajdı. Çünkü ilk olmak, en iyi olmak ve en yenilikçi olmak istediğimizi neredeyse otomatik olarak varsayıyoruz. Oysa bazen bu tür şeylerde daha sağlam ve güvenilir bir vatandaş olmayı seçmek de mümkündür.

Bana göre mesele her an netlik yaratmak. Netlik, henüz bununla ne yapacağımızı bilmediğimizi söylemek anlamına da gelebilir. Önce daha fazla keşfedeceğiz, küçük bir pilot deneyeceğiz ve bu kullanım alanını başlangıç noktamız yapacağız diyebilirsiniz. Anlamlandırma döngüsünü kısaltıp yol boyunca netlik sağlayabildiğiniz ölçüde kuruluşlar daha başarılı olur.

Çünkü böylece sahip oldukları dayanıklılık kasını geliştirirler. Aksi hâlde devasa bir kriz yaşanır, insanlar çalkantı içinde kalır ve oraya asla ulaşamayacağımızı düşünürüz. Kuruluşunuzdaki kesintinin, özellikle de yapay zekâ dönüşümünün anlatısını sahiplenmezseniz kültür açısından sorun yaşarsınız. İnsanların kaygı düzeyleri ve geleceğin getirecekleri konusunda ne kadar heyecanlı oldukları açısından da sorun yaşarsınız. Sonra bunu zaman içinde çalışma biçiminize gerçekten yerleştirmek yerine insanlara satmanız gereken büyük bir şeye dönüştürürsünüz.

David Rice: İlginç bir dönemden geçiyoruz. Daha önce herkes hizmet olarak yazılım araçlarının peşindeydi. Şimdi ortak araçları kullandığımız ama değerin peşinden gittiğimiz bir alandayız. Kulağa açık geliyor ama bunun kolay olmadığını görüyoruz. İnsanların gerçekte ne yapmaya çalıştıklarını anlamasını bu kadar zorlaştıran şey nedir?

Dieter Veldsman: Birkaç şey var. Öncelikle araçların peşinden gitmek kolaydır ve hemen bir şey yaptığınızı gösterebilirsiniz. İnsanlarımızın %90’ına lisans dağıttık ve yapay zekâyı böyle benimsiyoruz diyebilirsiniz. Geride kalma ve geçersiz hâle gelme korkusuyla bir şeyler yaparken görülmek çok doğal bir eğilimdir.

Ayrıca son birkaç yıldır deney yapmanın iyi bir şey olduğu, yaptıklarımızda daha çevik olmamız ve başarısızlıktan öğrenerek ilerlememiz gerektiği yönünde bir anlatıyı destekliyoruz. Ancak hızlı ilerlemenin, ne yapmak istediğimizi düşünmeyeceğimiz anlamına gelmediğini unutabiliyoruz. Bir şeyleri hayata geçirmenin ardında biraz yöntem bulunması gerekiyor.

Yapay zekâ konusunda araçlarla başladık. Sonraki hareket kullanım alanlarına yöneldi. Araçlarla ilgili değilse mutlaka araçları kullanabileceğimiz kullanım alanlarıyla ilgilidir diye düşündük. Oysa bir seviye geri çekilmeniz gerekiyor.

Değerden söz ettiğimizde insanlar bana sık sık yapay zekâ stratejilerine yardım etmemi söylüyor. Ben de neden yapay zekâ stratejiniz var diye soruyorum. Çünkü bunun gelecekteki değerin kilidini açacak büyük konu olduğu söyleniyor. Bence bir iş stratejisine ihtiyacınız var. Bunun parçası olarak yapay zekâ kesinlikle bir değer kaldıraç noktası ya da sütun olarak yer almalı. Ancak bu şeyleri neden bu kadar ayırıyorsunuz?

Kuruluş olarak rekabet avantajınız nedir? Benzersiz katkınız nedir ve yapay zekâ bunu nasıl güçlendirebilir? Bakmanız gereken soru bu. Bu daha basit bir soru ama X ya da Y lisansını alıp almamak, X’i mi yoksa Y kullanım alanını mı seçmek gerektiğinden çok daha incelikli ve zor bir yanıtı var.

Bunu stratejik açıdan yükseltmeniz gerekiyor. Verilerimizin bize söylediği başka ilginç bir nokta da iki yönlü bir yaklaşıma ihtiyaç olduğudur. Liderlik ekibinin yönü ve güvenlik sınırlarını belirlemek için bu konuşmayı yapmasını istiyorsunuz. Aynı zamanda tabanda, insanların günlük işlerinde bu araçları kullandığı yerde deneylerin gerçekleşmesini de istiyorsunuz.

Fakat onlara hangi değeri ortaya çıkarmaya çalıştığımız konusunda sınırlar vermelisiniz. İnsanlara yalnızca yapay zekâyı kullanın ve daha üretken olun demek yeterli değil. Bu üretkenlikle ne yapacağız? Hangi değeri ortaya çıkarmaya çalışıyoruz?

Bu nedenle insanlara verebileceğiniz netlik ve yön son derece değerli. Yapay zekânın bizim için bir işletme olarak ne anlama geldiğini, onu nasıl uygulamaya çalışacağımızı ve hangi kazanım, değer ya da etkiyi hedeflediğimizi anlatının sahibi olarak belirlemelisiniz. Bu, insanların konuyu çok farklı biçimde ele almasını sağlar.

David Rice: Katılıyorum. Buradaki zorluğun bir kısmı, yapay zekâ alanında çok fazla gürültü olması. Değerin neye benzediğini bilmek bile zor. Bir konferanstaydım; konuşmacı, yapay zekânın kuruluşunuzda yalnızca bir moda sözcük olmasına izin vermeyin dedi. Yanımdaki kadın inledi ve bunun ne anlama geldiğini sordu. Haklıydı, çünkü sahneden söylenmiş belirsiz bir ifadeydi.

Buna bir anlam vermeye çalışsaydım, yapay zekâyla meşgul olmayı gerçekten yapay zekâyla bir şeyler yapmakla karıştırmak derdim. Geçmişte başka araçlarda da bunu gördüm. Bir pazarlama işlevinde çalışırken büyük bir araç kullandık; aylarca eğitim verdik ve arka uç çalışmalarını kurduk. Sonra ortaya çıkardıklarımıza baktığımızda çok az şey yapmak için çok fazla iş yaptığımızı hissettik.

Araçların büyük farklılaştırıcılar olabileceği fikrine duygusal bir bağlılık var. Ancak bazen kötü uyumu ya da yeterince stratejik olmayan bir şeyi bırakmanız gerekiyor. Bunun kültürünüz, iş akışlarınız ve her şey üzerindeki daha geniş etkisi nedir?

Dieter Veldsman: Burada şeyleri oldukları gibi adlandırmak da önemli. Finansal hizmetler sektöründen geliyorum. Teknoloji üzerinde büyük değişim yönetimi projeleri yaptığımızda gülümser ve neyi değiştiriyoruz diye sorardım. Bize tüketicilerin bizimle kanallarda daha kişiselleştirilmiş biçimde etkileşim kurma şeklini yeniden tasarladığımızı söylerlerdi. Bunun ne anlama geldiği hakkında hiçbir fikrim yok derdim. Ne yapıyoruz? Çevrim içi bankacılıkta o düğmeyi buraya taşıyoruz; kullanıcı arayüzümüz daha sezgisel olacak derlerdi.

Bunu doğrudan söylemekte hiçbir sakınca yok. Yapay zekâda da aynısını yapıyoruz. Bize ne sunacağına dair büyük ve altın değerinde bir hayal satıyoruz. Oysa görev bağlantısı düzeyinde değer katıyor. Bunu bizim için bir, iki, üç ve dört yapmak üzere kullanacağız, çünkü şu nedenlerle önemli diyebilirsiniz. İnsanlar bunu benimser. Ancak ne kadar belirsiz ve moda sözcüklerle dolu hâle getirirsek, insanların onunla ilişki kurması ve değerini görmesi o kadar zorlaşır.

David Rice: Küçük değişiklikleri küçümsememeliyiz. Büyük teknoloji şirketleri bize bir şey öğrettiyse, küçük bir değişikliğin ürünün yaptığı şey üzerinde büyük bir fark yaratabileceğidir. Netflix’i düşünün. Eskiden her şey kategorilere ayrılmıştı. Menüyü değiştirdiklerinde insanlar yeni içerik türlerini farklı biçimde keşfetti ve uygulamada gezinme şekilleri değişti. Bu da yeni bir deneyim ve hangi içerikleri yaratmamız gerektiği konusunda yeni bir düşünce biçimi oluşturdu.

İK’nın yapay zekâ konusunda daha yavaş başlaması liderlere daha bilinçli davranmaları için alan ve zaman vermiş olabilir. Bunun işlev açısından iyi olduğunu düşünüyor musun? Özellikle uyumluluk zihniyetinde ve güvenli konumda yaşayan kişilerin daha rahat hissetmesine yardımcı oluyor mu?

Dieter Veldsman: Çok ilginç bir soru. 12 ay önce İK profesyonellerinin ne kadarının yapay zekâ kullandığını araştırdık ve oran yaklaşık %38’di. 12 ay sonra çok yakın zamanda aynı şeyi yaptık; bu oran yaklaşık %88’e yükselmişti. Özellikle yapay zekâ konusunda İK alanında son 12 ay önemli geçti ve ciddi bir telafi süreci yaşandı.

Bir taraftan bunun insanlara ilk gürültünün bir kısmını aşma ve bunun ne olduğunu, bizim için ne anlama geldiğini anlamlandırma fırsatı verdiğini düşünüyorum. Geriye dönüp baktığınızda ne kadar çok bilirseniz o kadar iyi benimseyebilir ve başkalarının yaptığı büyük hatalardan kaçınabilirsiniz.

Diğer taraftan, İK’da benimseme konusunda hâlâ aşılması gereken bir mesafe var. Bununla birlikte İK profesyonelleri kendilerini daha geniş kurumsal konuşmanın içine yerleştirdiklerinde geride kalmıyorlar. Yapay zekâyı nasıl ileri taşıyacağımız konusunda kuruluşu yönlendirmek için aslında çok iyi bir konumdayız.

Bunu adil biçimde söylemek gerekirse, kuruluşu geride tutan her zaman İK değildi. Bazen mesele bu girişimlere erişim ya da güvenli ortamlarda denemeye başlayabilme imkânıydı. İK, ilk heyecanla gerçeklik arasındaki farkı değerlendirme ve gürültüyü biraz daha fazla süzme fırsatı buldu.

İK’nın zorlandığı ve şimdi daha iyi bir konumda olduğu konu, kuruluşlardaki daha geniş yapay zekâ çalışmasındaki rolünü tanımlamaktı. Bunu iki yönlü görüyoruz. Birincisi, İK’nın kendi içine bakması gerekiyor. Yapay zekâ akıcılığı gelecekte İK profesyonelleri için önemli bir beceri olacak; kendi modellerimizi ve iş akışlarımızı nasıl değiştireceğimizi anlamalıyız.

İkincisi, yapay zekânın çalışma biçimimizin bir parçası olduğu kültürü oluşturmak üzere daha büyük konuşmanın içinde olmalısınız. Ancak bu yine iş değerine bağlanmalı. Verilerimiz, İK’nın son 12-14 ayda son derece hızlı ilerlediğini gösteriyor. Bence bu iyi bir şey.

İlk olmak zorunda olmamak da tamamen kabul edilebilir. Başkalarından öğrenebilir, onların nereye vardığını görebiliriz; yeter ki konuşmanın içinde kalalım. İK topluluğunun yapay zekâyla hiç ilgilenmek istemeyen büyük bir bölümü vardı. Bu biraz riskliydi çünkü sonradan yetişmek zorlaşır. Ancak bence gerçekten iyi iş çıkardık. Bu soruyu iki yıl önce sorsaydınız çok farklı bir yanıt verirdim.

David Rice: İK geride kaldığı için çok eleştiriliyor ama daha düşünceli davranmak için bir alanın olması değerli. Benimsemek için acele etmek, kapsamın genişlemesi gibi sorunlara yol açabilir. İnsanlar aracı başlangıçta planlamadıkları şeyler için kullanmaya başlar ya da satın alma nedenleri olmayan özelliklere yönelir.

Bilinçli ilerleme, İK’ya gerçekten odaklanmak istediği davranış, değer, uyum ve güven gibi konulara yoğunlaşma fırsatı verir. Zaten büyük bir güven sorunumuz var. Yapay zekâyı buna eklediğinizde başka bir güven katmanı, gizli kullanım ve benzeri sorunlar ortaya çıkıyor. Bu nedenle bir araca hemen atlamadan önce biraz alanınızın olması bence iyi bir şey.

Daha önce akıcılık konusundan bahsetmiştin. Bu, teknolojiden çok yeni şeyleri deneme cesaretine sahip olmakla ilgiliydi. Son 12 ayda benimseme önemli ölçüde arttı ama hâlâ nereden başlayacağını bilmeyen insanlarla konuşuyorum. İK ekiplerinin güven kazanmak ve harekete geçmek için şu anda yapabileceği düşük riskli deneyler neler?

Dieter Veldsman: Buna okuryazarlık değil akıcılık diyoruz çünkü yeni bir dil öğrenmeye benziyor. Yeni bir dil öğrenirken önce kelime dağarcığına, dil bilgisine ve bağlamı anlamaya ihtiyacınız olur. Yapay zekâ konusunda kendinizi eğitirken de aynı şekilde ilerlemeniz gerekir.

İK profesyonellerine güvenli bir başlangıç noktası olarak günlük işinizde çok iyi bildiğiniz bir süreci seçmelerini söylüyorum. Bu süreçte yapay zekâyı uygulayabileceğiniz tek bir görev ya da faaliyet belirleyin. Çıktının nasıl görünmesi gerektiğini zaten bildiğiniz için sonucu değerlendirebilirsiniz.

Birçok kişi yapay zekânın yapabileceği en gösterişli ve gelişmiş şeylere hemen atlamak istiyor. Ancak çıktıların ya da elde ettikleri sonuçların doğru olup olmadığını bilmedikleri alanlara giriyorlar. Çok iyi bildiğiniz bir şeyle başlayın. Yapay zekâyla etkileşiminizin sınırlarını öğrenin ve akıcılık açısından dili kavrayın.

Araç setleriyle doğru biçimde konuşmayı öğrenin. Bunu güvenli bir ortamda günlük olarak uygulayabileceğiniz bir sürece yerleştirin. Çok düşük riskli bir görev ya da faaliyetle başlayın. Burada kastettiğim, büyük bir kararın buna dayanmaması. Örneğin ilk kez yapay zekâyı bir işe alım kararını etkilemek için kullanmazdım. Yanlış yaparsanız bu yüksek riskli ve önemli bir karardır.

Bunun yerine normal iş akışınızın parçası olarak size rehberlik edecek ya da bir şey önerecek bir görev kullanın. İkinci olarak, birçok insanın yapay zekâyı kendi kendine keşif ve deneme yoluyla öğrendiğini görüyorum. Bir yerde birinin onu belirli bir amaçla kullandığını duyuyor ve siz de deniyorsunuz. Bunu biraz daha topluluk içinde yapın; başkalarının nasıl kullandığını görüp onlardan öğrenin. İK topluluklarında herkes farklı şeyler deniyor.

Ancak gürültüyü süzmek önemli. Bir süre önce aracısal yapay zekânın yeni sınır olduğu konuşuluyordu. Herkes büyük şeylerden bahsediyordu. Bir konferansta hangi pratik kullanım alanlarının hâlihazırda çalıştığını sordum. Çoğu şeyin hâlâ deneysel olduğu söylendi. Bu farklı bir konuşma. Şimdi bulunduğumuz gerçekliğe dönmemiz gerekiyor.

İK profesyonelleri bundan korkmamalı. Yapay zekâ konusunda akıcı olmak için gereken becerilere baktığınızda İK’nın zaten çok iyi olduğu birçok insan odaklı beceri görüyorsunuz. Bu, veri ve dijital becerilerden daha az ibaret. Eleştirel düşünme, sistemik düşünme, dil becerileri ve çıktıları eleştirel biçimde değerlendirme gibi konular daha önemli.

Küçük ve düşük riskli bir şeyle başlayın. Güven kazanın ve zamanla kapsamı genişletin. Uygulamanın üç düzeyde gerçekleştiğini görüyoruz. Birinci düzey bireysel düzeydir: Günlük işiniz, görevleriniz ve faaliyetleriniz. Başlangıç noktası burasıdır.

İkinci düzey, kendinizi daha güvende hissettiğinizde başkalarıyla kullanmaktır. Yapay zekânın daha önce yapamadığım hangi şeyleri yapabileceğini ve bir çalışma arkadaşı olarak yeteneklerimi nasıl geliştirebileceğini düşünmeye başlarsınız. Üçüncü düzey ise daha özerk çalışmaya başlaması ve insan gözetiminin daha sınırlı hâle gelmesidir. Pek çok kuruluş henüz bu aşamaya gelmedi. İK alanında bu biraz daha geç gerçekleşebilir.

Bu nedenle basit, hızlı sonuç alınabilecek ve daha düşük riskli bir şeyle başlayın. Güveni orada inşa edin.

David Rice: Bunu spor salonu gibi düşünmek gerekiyor. Tekrarlarınızı yapmalısınız.

Dieter Veldsman: Aynen öyle.

David Rice: Bir şeyleri denemeye başlamak için bunların stratejik olmasını beklemek zorunda değiliz. Bu zihniyet akıcılığa giden yolunuzu geciktirir. Bir politikanın ilk taslağını hazırlayıp sonra düzenlemek ya da çıkış mülakatlarını özetlemek gibi şeylerle başlayabilirsiniz. Dönüştürücü görünmeyebilir ama dönüşüm çoğunlukla zihniyetinizde gerçekleşir.

Dieter Veldsman: Deney yapmaya değer. Farklı şeylerle oynayın ve bu araçların birbirinden nasıl ayrıldığını görün. Her biri farklı şeyleri çok iyi yapıyor. İlk kez üretken yapay zekâ kullandığımızda bunu parmaklarımızın ucunda duran 50 stajyere benzetmiştik. Hepsi çok motiveydi ve ne yaptıklarını biliyor gibiydiler ama işleri baştan sona yürütecek deneyime sahip değillerdi.

Spor salonu benzetmenize dönersek, ilk gün 10 kilometre koşmayacaksınız. Bir ya da iki kilometre koşmak için çaba gösterin; zamanla daha iyi sonuçlara ulaşırsınız. Benim için aydınlanma anı ayrıntılarda saklıydı. Yapay zekâ görev ve faaliyet düzeyine indiğinizde, günlük yaptığınız şeyleri değiştirmeye başladığınızda gerçekten değerlidir.

Sihirli bir çözüm aramayın. Uzun vadede fark yaratan ve ibreyi hareket ettiren şey, küçük artışların birlikte oluşturduğu etkidir.

David Rice: Burada gerçekten bir kültür ve zihniyet değişiminden söz ediyoruz. Bu çoğu zaman bir beceri açığı olarak anlatılıyor. İnsanları eğitmemiz gerektiği söyleniyor ama insanların zaten kullandığını ve ne yaptığını bildiğini görüyoruz. Kişisel yaşamlarında da giderek daha iyi istemler yazmayı öğreniyorlar.

İş yerinde daha yüksek düzeyde deney yapmayı teşvik etmek istiyorsak hangi davranışları normalleştirmeliyiz?

Dieter Veldsman: Yeni şeyler denemek ile gereksiz riskler almamak arasında bir denge kurmamız gerekiyor. Normalleştirmemiz gereken davranış, insanların bunu nerede uygulayacağını ve nerede uygulamayacağını belirleyebilmesidir. Yapay zekânın bir şeyi yapabilmesi, onu yapması gerektiği anlamına gelmez.

İnsanlara sorumlu uygulamanın ne olduğunu öğretmeliyiz. Her kullanımda büyük bir etik tartışmaya girmek gerekmiyor; ancak insan olarak bazı şeylerde yapay zekâyı kullanmak istemediğinizi sezgisel olarak anlayabilmelisiniz. Çünkü bu kullanım zararlı, tehlikeli ya da riskli olabilir.

İnsanların yeni şeyleri deneme güvenini korurken bu davranışı geliştirmeliyiz. Güvenlik sınırlarını açıkça belirleyin: Bu alanda deney yapalım, neler yapabileceğimize bakalım. Ancak modeller ne kadar iyi hâle gelirse gelsin kaçınacağımız şeyler bunlar.

İkinci olarak anlatıyı değiştirmemiz gerekiyor. Bazı yerlerde insanlar yapay zekâ kullanmanın hile yapmak olduğunu düşünüyor. Birinin yanından geçerken yapay zekâ aracının açık olduğunu görmesini istemiyorlar çünkü işi kendilerinin yaptığını göstermek istiyorlar. Yapay zekâyı işte kullanmayı ve iş üretmek için ondan yararlanmayı normalleştirin. Ancak insanlara nerede iyi kullanılacağını öğretin.

İlginç bir araştırma, yapay zekânın benim yerime düşünmesini sağlarsam ortaya koyduğum işe değer atfetmediğimi ve ne yaptığımı ya da ondan ne öğrendiğimi hatırlamadığımı gösterdi. Buna karşılık yapay zekâyı bir düşünce ortağı olarak kullanıp işleri geliştirmeye yardımcı olduğunda, işin sahipliğini, gururunu, öğrenmeyi ve zaman içinde geliştirdiğim beceriyi koruyorum.

İnsanlara yapay zekânın henüz onların yerini almak için değil, onları desteklemek için kullanıldığını öğretmeliyiz. İnsanları yönetmeye ilk kez başladığınızda neyi devredeceğinizi ve neyi kendiniz yapacağınızı öğrenmeniz gibi, araçla birlikte çalışmayı da öğrenmeniz gerekiyor.

Eleştirel düşünme son derece önemli olmaya devam edecek. Gerçekleri kontrol edebiliyor musunuz? Bir şeyleri düşünebiliyor musunuz? Çıktıları olduğu gibi kabul etmeyin. Bunları nasıl değerlendireceğinizi ve önyargı gibi sorunlardan kaçınmak için kontrolleri nereye yerleştireceğinizi bilin.

David Rice: Yıllar boyunca çok fazla yaratıcıyla çalıştığım için belki de böyle düşünüyorum ama kusursuzluk çoğu zaman romantikleştiriliyor. Yapay zekâ konusunda insanların daha fazla baskı hissettiğini gördüm; çünkü her şeyi bilen bir makine yardım ettiyse bunun kusursuz olması gerektiğini düşünüyorlar. Oysa yinelemeyi ve deneyi romantikleştirmeliyiz.

Liderler bunu göstermeli. Yeni bir iş akışında bir şeyler deneyeceğiz ve ne öğrendiğimizi göreceğiz demeliler. Yapay zekâyı bu değişimi yönlendirmemize yardımcı olması için kullanıyorum demeliler. Kültür değişimi böyle gerçekleşir. Lider bunu bir iş akışında yapabiliyorsa ben neden bir grafik ya da üzerinde çalıştığım başka bir şey için yapamayayım diye düşünürsünüz.

Dieter Veldsman: Kesinlikle. Kuruluşlarda herkes inovasyondan bahseder. İnsanlara inovasyon istediğimizi söyleriz. Sonra hata yaptıklarında ne yaparız? Kalite çok önemli der, hataları hemen düzeltiriz. İnsanları çok yüksek bir kusursuzluk standardına tabi tutarız.

İnovasyon istiyorsanız insanların hata yapmasına izin vermelisiniz. Hataların tolere edildiği ve gerçekten teşvik edildiği bir ortam oluşturmalısınız. İnsanlar hatalarını saklamaktan korkmamalı.

Burada da aynı şey geçerli. Bir şeyi yazım denetiminden geçirmek onun her şeyi her seferinde doğru yapacağı anlamına gelmez. Belgemin kalitesini tamamen düzeltemez; yalnızca belirli şeyleri yapabilir. Önemli olan, masaya hâlâ getirdiğiniz benzersiz insan katkısının ne olduğunu düşünmenizdir.

Sonuçta bunları nasıl ve nerede kullanacağınız, parçaları nasıl bir araya getireceğiniz ve gerçek bir soruna ya da fırsata nasıl bağlayacağınız konusunda hâlâ pilot koltuğunda siz oturuyorsunuz. Siz, zaman içinde bunu orkestre eden anlamlandırma aracısınız.

Yüzlerce stajyeriniz olabilir ama bunlar koordine değilse ve doğru şeylerle meşgul değilse, insan katkınız gerçekleşmiyorsa ortaya yalnızca meşguliyet çıkar. Bir şeyler yapıyor gibi görünmek, gerçekten doğru yönde değişim yaratmakla aynı değildir.

Bence yapay zekâyı iyi kullanırsak insanlığımızı, yaratıcılığımızı ve özgünlüğümüzü daha fazla öne çıkaracak. Ne yaptığı ve ne yapmadığı konusunda büyük bir zihniyet değişimi yaşayacağız. Yeni bir çalışma ortamının ve yeni çalışma modellerinin eşiğindeyiz. Bu nedenle insanların bireysel olarak da anlamlandırma yapması gerekiyor.

David Rice: Son sorum şu: Yapay zekânın iş yerinde her yerde bulunur hâle gelmesiyle birlikte CHRO’nun değişen rolü hakkında son aylarda çok şey söylendi. Baş insan sorumluları da dâhil olmak üzere bu grubun odağının 2026’da nasıl yeniden değişeceğini düşünüyorsun?

Dieter Veldsman: Bu soruyu seviyorum. Baş insan sorumlusu ya da CHRO rolü son birkaç yılda önemli ölçüde değişti. Bunun nedeni İK’nın kuruluşlarda taşıdığı yetkinin de değişmesi. Yönetişimin koruyucusu ve personel hizmetleri işlevi olmaktan, bugün taşıdığı stratejik ortaklık ve dönüşüm yetkisine doğru ilerledi.

Benim için iki şey önemli. Birincisi, CHRO’nun her şeyden önce bir iş yöneticisi, ikinci olarak İK yöneticisi olduğunu hatırlamak. Yani yapmanız gereken şeylerin iş sorumluluğunu hâlâ taşıyorsunuz ve bir iş perspektifi edinmeniz gerekiyor.

İK daha sonra insanları işe bağlayan bu konuşmaları yönetim kuruluna ve iş dünyasına taşıdığınız alan hâline gelir. Yapay zekâ özelinde kuruluşun nasıl bir kuruluş olmak istediğini ve yapay zekânın buna nasıl yardımcı olacağını açıklamak CHRO’nun sorumluluğudur.

Bu yalnızca teknoloji hakkında yapılacak bir konuşma değil. Yapay zekâ dönüşümüne beceri, insan, teknoloji, veri, güvenlik ve strateji açılarından bütüncül yaklaşmalısınız. CHRO’nun rolü tüm bu tarafları masanın etrafında bir araya getirip konuşturmaktır.

CHRO’lar insanları daha üst düzey konuşmalara bağlamakta zaten iyidir. Bunun kuruluş olarak kim olmak istediğimiz açısından ne anlama geldiğini sormalılar. Birkaç yıl sonra yapay zekâ dönüşümümüze baktığımızda çalışanlarımız hangi hikâyeyi anlatacak? Bununla gurur duyacak mıyız? Müşterilerimiz de bunu duymak isteyecek mi?

David Rice: Katılıyorum. CHRO’nun yalnızca insan politikalarının değil, makinelerle birlikte insan kararlarını şekillendiren sistemlerin de sorumlusu hâline geleceğini düşünüyorum. Bu rol daha çok baş insan stratejisti olmaya benziyor. İnsan kapasitesi, kuruluş kültürü ve teknoloji arasındaki arayüzü ve bunların ne anlama geldiğini anlamanız gerekiyor.

Dieter Veldsman: Kariyer koçluğu yaparken yeni CHRO’larla konuşuyorum ve neden CHRO olmak istediklerini soruyorum. Bu sizin için yalnızca bir sonraki adım mı? İnsanların bu rollere neden yöneldiğini ve motivasyonlarını duymak ilginç.

Bunu ekosistemin baş mimarı hâline gelmek için kullanabilirseniz, bu rolün CHRO’lar için çok anlamlı ve kuruluşlar için çok değerli olduğunu düşünüyorum. Ancak tüm bu unsurların nasıl bir araya geldiğini anlamanız ve bunu insanlar için basitleştirmeniz gerekiyor.

İnsanların ne yapacağını bilemediği bir duruma sıkışıp kalmak kolay. Onların bu karmaşayı aşmasına yardımcı olabilir misiniz? Her şeyi bilmiyoruz ama bulunduğumuz noktada verebileceğimiz en iyi karar bu diyebilir misiniz? Deneyelim, öğrenelim ve ilerleyelim. Fırtınayı biraz sakinlikle ve mümkünse biraz bilgelikle yönlendirmek gerekiyor.

David Rice: Kesinlikle. Dieter, bugün podcast’e katıldığın için çok teşekkürler. Gerçekten takdir ediyorum.

Dieter Veldsman: Çok teşekkürler David. Sohbetten gerçekten keyif aldım.

David Rice: Herkese, bir sonraki bölüme kadar, henüz kaydolmadıysanız bültene kaydolmayı unutmayın. Yapay Zekâ Dönüşümü Kaşifimize göz atın. People Managing People’da her zaman birçok ilginç şey oluyor. Yaklaşan etkinliklerimiz var. Takipte kalın.

Bir sonraki bölüme kadar denemeye devam edin.