Tanımayı Otomatikleştirirken Bunun Otomatikleştirilmiş Gibi Hissettirmemesini Nasıl Sağlarsınız?

Tim Fisher: Merhaba ve İnsan Kaynaklarında Yapay Zekânın Geleceği’ne hoş geldiniz. Bu seriyle tanıtım sunumlarının ötesine geçiyor ve yapay zekânın insan ekiplerinin çalışma biçimini gerçekte nasıl değiştirdiğine bakıyoruz. Bugün Motivosity’yi ele alıyoruz. Tanıma ve kültürün dayandığı insani bağı kaybetmeden yapay zekâ kullanmaya çalışan bir insan kaynakları, çalışan deneyimi veya toplam ödüllendirme lideriyseniz, bu konuşma tam size göre.

Bugün Motivosity’nin takdir zekâsı yaklaşımını, takdir duygusunu insani tutarken raporlama, idari işler ve takip süreçlerindeki sürtüşmeleri ortadan kaldırmak için yapay zekânın nasıl kullanıldığını inceleyeceğiz. Bugünkü konuklarımız Motivosity Baş Ürün Sorumlusu Jesse Dowdle ve Mühendislikten Sorumlu Başkan Yardımcısı Dano Gillette.

Jesse, çalışmayı daha insani hâle getiren teknolojiler geliştirmeye odaklanarak Motivosity’nin ürün stratejisine liderlik ediyor. Dano ise yapay zekâyı gereksiz işleri azaltmak ve tanımayı ve bağlantı kurmayı kolaylaştırmak için kullanmaya odaklanarak Takdir Zekâsı’nın arkasındaki mühendislik ekibine liderlik ediyor.

Jesse, Dano, ikinizi de burada görmek harika.

Dano Gillette: Burada olmaktan mutluyum.

Jesse Dowdle: Merhaba Tim. Burada olmak harika.

Tim Fisher: Jesse, bize Motivosity’nin 30 saniyelik özetini verir misin? Şirketinizi yeni tanıyanlar için ne yapıyor ve kimler için geliştirildi?

Jesse Dowdle: Evet, teşekkürler. Motivosity, kişisel bağ etrafında şekillendirilmiş bir ödüllendirme ve takdir platformu. 12 yıldır faaliyet gösteriyoruz. Daha önce şirketler kurup ölçeklendirmiş, zaman içinde, özellikle de işletmeler büyüdüğünde, insani bağ duygusunu korumanın ne kadar zor olabileceğini ilk elden görmüş seri girişimci bir kişi tarafından kuruldu.

Motivosity de iş yerindeki bağa odaklanarak çalışmayı daha iyi bir yer hâline getirebileceğiniz fikrinden doğdu. Mesajımızı ileteceğimiz kategori olarak ödüllendirme ve takdire yatırım yapmak da doğal bir uyumdu.

Tim Fisher: Şu an içinde bulunduğumuz yıl düşünüldüğünde kulağa gerçekten saçma gelecek ama Motivosity’nin insan kaynakları teknolojisinin evrimindeki bu aşamada yapay zekâya bu kadar odaklanmasının nedeni ne?

Jesse Dowdle: Bunun hiç de saçma bir soru olduğunu düşünmüyorum. Yapay zekânın ekonomimizin her sektörünü ve birbirimizle etkileşim kurma biçimimizi dönüştürdüğüne şüphe yok. Gerçek ve anlamlı insani bağlar kurmak hiç bu kadar önemli olmamıştı. Aynı zamanda bu yeni teknolojinin gerçeklerine uyum sağlamamız ve kendimizi buna göre ayarlamamız gerekiyor.

Bu nedenle sizinle İK’da yapay zekânın geleceği hakkında konuşma fırsatı beni gerçekten heyecanlandırdı. Sonuçta işletmede insanlardan sorumlu olan işlevden daha insani ne olabilir? Yapay zekânın oynayacağı büyük bir rol olduğunu düşünüyorum ancak bu sürece bilinçli ve sorumlu bir şekilde ilerlememiz de gerekiyor.

Tim Fisher: İleriye baktığınızda, insani bağı samimi tutmaya devam ederken yapay zekânın insan kaynaklarının ve insan liderlerinin rolünü nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz?

Jesse Dowdle: Bu soruyu çok seviyorum. Geleceğin ne olduğunu ve bunu insani bağ dünyasında nasıl gerçeğe dönüştürebileceğimizi neredeyse her gün düşünmek zorundayım. Bugün bir ürün üzerine kurmak için yapay zekânın henüz yeterince iyi olmadığı bazı alanlar var ama olacağını düşünüyorum. Olacak. İlk modellerimizden ve ilk aracılarımızdan bazıları var. Bu aracılar yalnızca verilerinizi önünüze getirmek ve programlarınızı ve çalışanlarınızı yorumlamanıza yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda tanıma programınızı sizin için yürütebiliyor.

Bütçenizi yönetmenize, onaylarla ilgili sorunları fark etmenize ve programın yürütülmesini proaktif biçimde desteklemenize yardımcı olabiliyor. Müşterilerimizle bir numaralı hedefleri hakkında konuştuğumuzda her zaman iki hedef çıkıyor. “Başarmak istediğiniz en önemli şey nedir?” diye soruyoruz ve her zaman iki şey söylüyorlar. Birincisi, çalışanlarının programı gerçekten kullanmasını istiyorlar.

Çalışan programlarının çalışanların ilgisini çektiğini ve bir fark yarattığını hissetmek istiyorlar. İkincisi ise kendilerine zaman kazandırmak istiyorlar çünkü insan programlarını yönetmek, iyi araçlar olmadan çok büyük bir zaman kaybına dönüşebiliyor. Bu nedenle tanımada yapay zekânın geleceğinin bir kısmının programların yönetiminden geleceğini düşünüyorum.

Bu yükün giderek daha fazlasını üzerinizden alacak. Bir diğer alan ise gerçek bir ilerleme yaşanacağını düşündüğüm ve elbette bizim de bu ilerlemeye katkı sunacağımız tepkisel iletişimden proaktif iletişime geçiş. Yazılımda “dürtme teknolojisi” veya “dürtmeler” terimi yıllardır kullanılıyor. Ancak yapay zekânın kalıpları fark etme becerisi sayesinde, Dano’nun az önce yaptığı gösterimde çalışan içgörülerini açtığında görmüş olabileceğiniz gibi, bir çalışanda işte kalma riskiyle ilgili yükselmiş bir sinyal görülebiliyor.

İşte kalma sinyalleri yükseldiğinde çalışanın yöneticisiyle görüşmesi gerektiğine dair iki veya üç neden sunulabiliyor. Yapay zekânın bu kalıbı fark etmesi ve ardından yöneticinin bulunduğu kanaldan ona ulaşması mümkün. Yönetici Teams’te olabilir, mesaj posta kutusuna düşebilir veya telefonuna SMS gelebilir. Böylece yöneticilerin önemli anlarda çalışanlarının yanında olması ve başarı olasılığının en yüksek olduğu zamanda müdahale etmesi sağlanabilir. Bu geliyor.

Çok yakında bunu biz de sunacağız ama bunun genel olarak tanıma platformlarının geleceğinin de önemli bir parçası olduğunu düşünüyorum.

Tim Fisher: Buna dayanarak iki taraflı bir soru sormak istiyorum. Bir tarafta bu harika bir fırsat. Bu kadar bilgi önünüzde dururken kuruluşların beklentilerinin nasıl değişeceği, İK liderlerinin beklentilerinin nasıl farklılaşacağı konusundaki düşüncelerinizi bilmek isterim.

Diğer tarafta ise çalışanlarınızla çalışırken veri odaklı bir yaklaşıma fazlasıyla güvenmenin riski var. Kuruluşların işten çıkarma yaptığında bunun bir elektronik tablo işten çıkarmasına dönüştüğünü, yani insanların değil sayıların temel alındığını duyduk.

Tüm bu harika verilerle benzer bir şey yapma ve insan işinin bir parçası olan bu süzme görevini, yani bu verileri bir kişinin neye ihtiyaç duyabileceğine dair bir konuşmaya dönüştürme işini sisteme bırakma riskimiz var. Bana göre bu inanılmaz bir fırsat ama aynı zamanda biraz korkutucu da. Bunun tüm yönleriyle ilgili düşüncelerinizi duymak isterim.

Jesse Dowdle: Ve bunu nasıl yöneteceğimizi. En iyi insan organizasyonları, ilkelerinden başlayarak önce çalışanlarının insanlığını göz önünde bulundurur. Daha önce de söyledim: Biz bir hobi değil, bir işletmeyiz. Desteklemeniz gereken hissedarlarınız, muhtemelen bir yönetim kurulunuz ve yöneticileriniz var. Bunların hepsi çok önemli.

Ancak müşterilerimizle ilgilenenlerin insanlar olduğu gerçeğini gözden kaçıramayız. En iyi kuruluşlar temel değerleri, kutladıkları şeyler ve kimlikleri arasında gerçekten net bir uyuma sahiptir. Neyi kutladıkları ve ödüllendirdikleriyle çalışanlarının kendilerini nasıl göstermelerini ve bunun bir parçası olmalarını bekledikleri arasında da uyum vardır.

Bizden sık sık istenen şey, bu durum ön saflardaki yöneticilerle yapılan konuşmalarda bile ortaya çıkıyor, üç boyutlu bir çalışan merceğinden performans görüşmelerini desteklememiz. Bir toplantıya oturup “Tamam, geçen sefer ne konuşmuştuk? Gerçekten emin değilim.” demek yerine veya daha kötüsü, “Bu kişi hakkında performans değerlendirmesi yazmam gerekiyor, her şeyi nasıl hatırlayacağım?” demek yerine Motivosity gibi bir platform o kişinin üç boyutlu bir resmini sunmaya yardımcı olur.

Çalışan satış temsilcisiyse, müşteri ilişkileri yönetimi sisteminde kotasını doldurup doldurmadığını görebilirsiniz. Öğrenme yönetim sisteminde sertifikasını alıp almadığını görebilirsiniz.

Ancak Motivosity gibi bir platformda, her gün birlikte çalıştığı insanların o kişi hakkında ne hissettiğini, kanıtlanmış güçlü yönlerinin neler olduğunu, en iyi yaptığı şeyleri ve belki de o kadar iyi olmadığı alanları görebilirsiniz. Benim gibi zayıf yönleri güçlendirmek yerine güçlü yönler etrafında koçluğa inanan biriyseniz şu soruları sorabilirsiniz: En iyi yaptığı şeyler neler? Bu kişiyi başarıya ulaşabileceği bir konuma nasıl getirebiliriz?

Bir çalışanı gerçekten üç boyutlu biçimde görebilmeniz ancak Motivosity gibi bir platformdan elde ettiğiniz zengin sosyal dokuyla mümkün olur. Ön saflardaki bu temel çalışma yukarı doğru ilerler. Bu, aşağıdan yukarıya bir yaklaşım. Sorunuzun başında, tepeden bakan bir kişinin tüm bu verileri nasıl anlamlandırıp iyi kararlar vereceğini sormuştunuz.

Benim yanıtım şu oldu: Verileri ön saflardaki yöneticilerin ellerine verin ve çözümün çalışanlarınızı geliştirmek ve müdahalelerinizi bu şekilde planlamak üzere aşağıdan yukarıya çalışmasına izin verin.

Tim Fisher: Çalışan deneyiminde otomasyonu gereğinden fazla kullanmanın riski sizce nerede başlıyor? Sınırı nerede çizdiğinizi konuştunuz ve gördük. Peki İK dünyasında otomasyon konusunda sizi korkutan şey ne?

Jesse Dowdle: Başvuru takip sistemleri gibi mi? Hepimiz korku hikâyelerini duyduk, değil mi? Özgeçmişleri tarayan ve iş bulmaya çalışan robotlar var. Çünkü bugünlerde gerçek bir iş bulmanın tek yolu insan bağlantısıymış gibi geliyor. Dolayısıyla sizin kuruluş türünüze olağanüstü biçimde uyacak bir kişiyi bulmaya çalıştığınız böyle bir sektörde otomasyonu gereğinden fazla kullanma riski yüzde yüz var.

Bunu yapay zekâdan elde edemezsiniz. Ancak yapay zekâ, kuruluşunuzun değerleriyle uyuşmayan buluşsal yöntemleri kullanarak muhtemelen konuşmanız gereken pek çok harika kişiyi kesinlikle eleyebilir. Bence risk burada.

Tanımadan daha önce de söz etmiştik. Kariyeriniz boyunca hatırladığınız en etkili takdirler, güvendiğiniz, inandığınız veya örnek aldığınız bir kişiden gelenlerdir. Bu kişi sizi çok kişisel ve anlamlı bir şekilde görmüştür ve sizin onun için yaptığınız şeyi samimi ve duygulu bir biçimde ifade etmiştir.

Bunu kariyeriniz boyunca yanınızda taşırsınız. “Yönetici ekibi 13 yıllık hizmetiniz için sizi takdir ediyor. İşte bir kâğıt.” diyen standart bir mektuptan çıkmış gibi görünen bir teşekkür, fazla küçümseyici olmak istemem ama doğru şekilde ele alınmazsa motivasyon azaltıcı olabilir-

Tim Fisher: Kesinlikle olabilir.

Jesse Dowdle: -incelikle. Bu nedenle yapay zekâyı kişisel ve anlamlı olanı desteklemek için kullanmak asıl önemli nokta.

Tim Fisher: Bir şeyler tasarlarken ve geliştirirken, kendi… İçinizde kararlar alırken insan öncelikli yapay zekâ uygulamada nasıl görünüyor? Birazdan gelecekte nereye gittiğinizden söz edeceğiz ama belki şu anda ürün yol haritanızda bulunan veya ekiplerinizin üzerinde çalıştığı bir şeyi düşünebilirsiniz.

Bu araçları nasıl uygulayacağınızı düşünmek üzere bir odada oturduğunuzda bu ne anlama geliyor?

Dano Gillette: Önce insanlarla konuşmayı gerektiriyor, değil mi? Günümüzde kestirme yollara başvurmak kolay. Sanırım herkesin yapmak istediği şey de mümkün olduğunca çok kestirme yol kullanmak. Ancak iyi çözümlere ulaşmak için insanlarla konuşmak gerekiyor.

Biz de bunu çok yapıyoruz. Söylediğim gibi, önemseyen insanlarla çok fazla çalışıyoruz. Şu anda üzerinde çok çalıştığımız şeylerden biri de çalışanlarınızı gerçekten anlamanızı ve anlamlı bilgiler elde etmenizi sağlayan anketler. Bunun büyük bir kısmı insanlarla konuşmaya, onların nerede olduklarını ve ne aradıklarını anlamaya, ardından da nasıl ilerleyebileceğinizi bulmaya dayanıyor.

Yapay zekâyı gerçekten anlamak da önemli. İnsanları anlamak ve yapay zekâyı anlamak gerekiyor. Bunun nasıl çalıştığını ne kadar iyi anlarsanız, onu nasıl ve nerede uygulayacağınızı da o kadar iyi anlarsınız.

Tim Fisher: Peki. Gizli bir şeyi açıklamanız gerekmiyor ama bize neler hazırladığınızı duymayı gerçekten çok isterim. Eminim dinleyen herkes de ister.

Neler geliyor? Yol haritanızda sizi heyecanlandıran şeyler neler?

Jesse Dowdle: 2026’nın sonu, Motivosity tarihindeki en büyük lansman olacak. Bu çalışmaların bazıları zaten devam ediyor. Yıl boyunca takdir zekâsının farklı unsurlarını ve kullanılabilirlik iyileştirmelerini hayata geçiriyoruz. Kullanıcı deneyiminde kapsamlı bir yenileme de şu anda kullanıma sunuluyor.

Ancak çalışan yaşam döngüsünün tamamından söz edecek olursak, tanımadan çok bahsettik ve bunun gerçekten atan kalp olduğunu düşünüyorum. Takdir kültürü oluşturduğunuzda bağlantı kültürü de oluşuyor. Fakat çalışan yaşam döngüsü geniş bir alan. Yapılması gereken çok fazla iletişim var. Bu da hem İK’nın yükünü azaltmak hem de daha kişiselleştirilmiş ve etkili iletişim için yapay zekâ araçlarını uygulamak açısından harika bir fırsat.

Dano az önce diğer tarafta dinlemeden bahsetti. Çalışanlarınızı gerçekten neler olup bittiğini anlamanıza olanak tanıyacak şekillerde dinleyebilmek önemli. Gerçekten anladığınızda gerçek bir etki yaratabilirsiniz. Dolayısıyla yalnızca bir ankette bilgi toplamakla kalmayıp bilgiyi yorumlamak, fark yaratacak şeyleri anlamak ve ardından bunlara göre hareket etmek de önemli.

Bu nedenle gelecekte Motivosity ile yapay zekâya yönelik çok insani bir yaklaşım olan yapay zekâ yerine takdir zekâsına sürekli vurgu yapıldığını göreceğinizi düşünüyorum. Ayrıca çalışanın kapınızdan ilk gün masası için saksı bitkisiyle içeri girdiği andan emeklilikte onu uğurladığınız güne kadar tüm çalışan yolculuğunu, kendisini anlamlı bir şeyin parçası gibi hissettiği ve sizinle geçirdiği zamanı kariyerinin öne çıkan dönemlerinden biri olarak gördüğü bir yolculuğa dönüştürme çabasını da göreceksiniz.

Bir şirket olarak en büyük hedefimiz, bunu çalışanlarınız için başarmanıza destek olmak olur.

Tim Fisher: Kesinlikle. Çalışan bağlantısı veya tanıma dünyanızda, yapay zekânın tamamen ortadan kaldıracağını düşündüğünüz, teknoloji, yol haritası veya insanların bu araçlara bakış açısı nedeniyle şu anda gerçekten zor görünen bir şey var mı?

Yapay zekâ sayesinde ortadan kalkacağını düşündüğünüz zor şey ne?

Jesse Dowdle: Açık kayıt dönemi mi?

Tim Fisher: Bu harika olurdu.

Jesse Dowdle: Bu konuda biraz ütopyacıyım. Çalışma dünyasının, özellikle İK teknolojisi ve çalışan teknolojisi dünyasının çok derin biçimde dönüşeceğini düşünüyorum. Uyum odaklı işlerin, bordro işlemenin ve yan haklarla ilgilenmenin büyük bir kısmı insanların merkezde olduğu işler değil.

Bunlar gerekli kötülükler. Dişçiye gitmek gibi; yapmak zorundasınız ve önemli ama hiç kimse bundan mutlu değil. En azından tanıdığım dişçiler bile değil. Yapay zekânın insan operasyonlarını daha somut biçimde kuruluş kültürüne odaklanır hâle getirme potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorum.

İnsan operasyonları, çalışanların üç boyutlu niteliğini herkesten daha iyi anlayan, kuruluşun değerlerini yaşamasına ve dünyaya en iyi yüzünü göstermesine yardımcı olmak açısından hangi müdahalelerin en iyi sonucu vereceğini aktarabilen bir iş ortağı olacak. Çünkü çalışanlarımızla ilgilendiğimizde onlar da müşterilerimizle ilgilenir. İşte geçirdiğimiz zamanı da işin benzersiz biçimde insani bölümlerine odaklayabiliriz.

Örneğin satış işinin başına robot ordusunun geleceğini düşünmüyorum. Satış hâlâ bir insanla yüz yüze görüşmek, bağ kurmak, karşı tarafın neye ihtiyaç duyduğunu anlamak ve bunu ona sunmakla ilgili. Dolayısıyla oraya ulaştığımızda harika olacak. Ancak hâlâ taş döşeli yollarda ilerliyoruz.

Bunu başarmadan önce bir süre yolumuz engebeli olacak.

Tim Fisher: Ben de aynı fikirdeyim. Bakış açınızı çok seviyorum ve ütopyacı vizyonunuzu paylaşıyorum. Bunun şu anda bazı insanlar için görülmesinin gerçekten zor olduğunu düşünüyorum ama bu araçlar gerçek amaçlarına hizmet edebilecekleri bir noktaya geliyor. Amaçları, burada yapmak için bulunduğumuz asıl işi gerçekleştirebilmemiz için pek çok şeyi önümüzden kaldırmak.

Siz de bunu yapmak üzere bir şey geliştirdiniz ve bence bu harika. Gerçekten güzel bir yürüyüştü. Çok teşekkürler. Yapay zekânın nerelerde yardımcı olabileceğine dair son derece net bir bakış açısı sundunuz. Jesse, belki sözlü olarak insanlara Motivosity hakkında daha fazla bilgi edinmek için nereye gidebileceklerini anlatabilirsin.

Jesse Dowdle: Elbette. Motivosity.com adresindeki web sitemize gidebilirsiniz: www.motivosity.com. Tahmin edebileceğiniz gibi, sitede tanıtım talep etmek için her yerde düğmeler var. Kim olduğunuzu ve sizinle nasıl iletişime geçebileceğimizi belirten kısa bir form doldurmanız yeterli. Ardından mutlaka size ulaşırız. Sitede ayrıca çok sayıda harika içerik de bulunuyor.

Takdir zekâsı veya tanıma amaçlı sosyal platformun tüm farklı yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız gideceğiniz yer Motivosity.com.

Tim Fisher: Bu tür yazılımları kullanan kişilerin yerine birçok kez geçtim. İnsanların genellikle sorduğu ve benim de sorduğum pek çok soru var. Bu yüzden size soracağım.

Bu tür yazılımlarda sıkça gündeme gelen sorulardan biri, ne kadar veriye ihtiyaç duyulduğu. Bu, Motivosity’yi yeni kullanacak kişiler için. Gelecek hafta kaydolduklarını ve bugün gösterdiğiniz her şey konusunda çok heyecanlı olduklarını düşünelim. Bunlardan ne zaman yararlanmaya başlayabilirler? Altı ay mı, bir yıl mı, iki yıl mı, beş yıl mı?

Ne kadar büyük bir şirket olmak gerekiyor? Sistemde ne kadar veriye ihtiyaç var, bu ne kadar zaman alıyor ve başka bir sistemden geliyorsanız bu yapay zekâ araçlarından değer elde etmek ne kadar zor?

Jesse Dowdle: Bir tür temel oluşturmanız gerektiği doğru. Ancak yüz binlerce kişiden elde ettiğimiz veriler sayesinde bazı temel bilgiler kutudan çıktığı hâliyle mevcut. Elbette bunların tamamı tamamen anonim. Yine de size sizin büyüklüğünüzdeki ve faaliyet gösterdiğiniz sektördeki bir şirket için iyinin nasıl göründüğünü söyleyebiliriz.

Böyle bir sistem için gerçekten iyi bir başlangıcın önemini yeterince vurgulayamam. Motivosity’yi benimseyen herkesin ilk 90 gününü mümkün olduğunca etkili hâle getirmeye kendini adamış bir müşteri başarısı ekibimiz var. Çünkü alışkanlıklar o dönemde oluşuyor. Bu, çalışanlar tarafından her gün kullanılması amaçlanan bir araç.

Bu nedenle kime teşekkür edileceğini görmek, yayınlanan duyuruları ve mevcut öne çıkanları görmek gibi alışkanlıklar edinmek, konuştuğumuz diğer her şey açısından çok önemli bir boyut. İyi bir etkileşim elde ettiğinizde, yani çalışanlarınızın yüzde 70’i, 80’i veya 90’ı sisteme düzenli olarak girdiğinde, gerçek içgörüler geliştirmeye başlayacak kadar bilginin sistemde birikmesi çok uzun sürmüyor.

Bir kişi düzenli olarak takdir ediliyor veya başkalarını düzenli olarak takdir ediyorsa ve bu durum önemli ölçüde azalırsa, bu mevcut en güçlü işte kalma sinyallerinden biridir. 90 günlük bir süre içinde bile alışkanlıkları erkenden oluşturduğunuzda, birkaç hafta boyunca sisteme katılan bir çalışanın aniden katılımı bırakmasını düşünün. Bu, Motivosity’yi kullanmaya başladıktan sonraki ilk birkaç ay içinde sizin için ortaya çıkacak bir işte kalma riskidir.

Yani, yıllar süren bir süreç değil.

Tim Fisher: Yapay zekâ özelliklerine sahip sizin aracınızı kullanmakla tüm çalışan verilerinizi ChatGPT’ye yükleyip verilerle ilgili sorular sormak arasındaki farkı nasıl açıklarsınız?

Dano Gillette: Genel olarak Motivosity’de sunduklarımızla birlikte şunu göreceğinizi düşünüyorum: Yalnızca ChatGPT’ye gittiğinizde kaybettiğiniz şeylerden biri, ChatGPT’nin veri toplamak ve veri geri almak için harika bir yer olması. Veriyi verirsiniz, veriyi geri alırsınız.

Motivosity’ye geldiğinizde özellikle vurgulamak istediğimiz şey, verileriniz üzerinde harekete geçmenize yardımcı olmak. Bizim için önemli olan, yalnızca herkesin yapabileceği gibi büyük miktarda veri toplamanız değil. İnsanlarınızın nasıl çalıştığına, birbirleriyle nasıl etkileşim kurduğuna, nasıl iletişimde bulunduğuna ve yaptığınız anketlerden hangi içgörüleri elde edebileceğinize baktığınızda, yönetici olarak bundan sonra ne yapabileceğinizi bilmenizi istiyoruz.

Tüm bu süreç boyunca yapmaya çalıştığımız şey, size eylemler ve içgörüler sunmak. Bugün göstermediğimiz bir şey var: Akıllı eylemler adını verdiğimiz bir özelliğimiz bulunuyor. Platforma geldiğinizde, bugün yapabileceğiniz en iyi sonraki şeyi söylemeye çalışıyoruz. Bir sürü maddeden oluşan bir liste yerine, bugün sisteme girdiğinizde kültürünüz üzerinde etki yaratacak tek şeyin ne olduğunu gösteriyoruz.

Bu konuda gerçekten heyecanlıyız. Şirketinizde her gün etki yarattığınızı hissetmeniz için çok fazla emek veriyoruz. Bu, yöneticiler için özellikle önemsediğimiz bir konu. Günümüzde pek çok insan aynı anda çok fazla işi yürütüyor. Ekibinizdeki bir kişinin kendisini özel hissetmesine veya yaptığı işten en iyi sonucu almasına yardımcı olacak şeylere odaklandığınızdan emin olmanızı istiyoruz.

Tim Fisher: Harika. Yapay zekâ tanıma ve çalışan deneyimi verileriyle çalışırken ön yargıyı veya istenmeyen sonuçları nasıl değerlendiriyorsunuz?

Jesse Dowdle: İnsan denetiminin süreçte bulunması çok önemli, değil mi? İçerik denetimine yaptığımız yatırımlarla gurur duyuyoruz. Bu süreç yapay zekâ destekli. İçerik denetimi için en gelişmiş modellerden bazılarını kullanıyoruz. Çünkü herkesin görebileceği şekilde paylaşılmak üzere tasarlanmış sosyal bir platformunuz varsa, sınırı aşacak herhangi bir şeyin yayımlandığı durumlardan kaçınmak çok önemli.

Aynı zamanda burada en önemli ilkenin, yapay zekâ için uzun süre geçerli olacak bir ilkenin, nihai olarak bir kişinin sorumlu olması olduğunu düşünüyorum. Motivosity’de yeni bir özellik veya yeni bir yazılım yeteneği yayımladığımızda kod satırlarının yüzde 100’ü yapay zekâ tarafından yazılmış olabiliyor. Ancak bunun başında duran, kodu kontrol eden, kaliteli olduğundan emin olan ve en yüksek önceliğimiz olan güvenlik ilkelerine uyulduğunu doğrulayan bir mühendis var. Nihai sorumluluk ona ait.

Tim, iyi bir soru sordun: Aşılmaması gereken sınır nedir? Bence burada sınır şu: Bir İK lideri olarak hâlâ sorumlusunuz. Sonuçta “Bu uygun” veya “Bu uygun değil” diyecek kişi hâlâ sizsiniz. Araçlar bunu kolaylaştırmak ve harcadığınız zamanı en aza indirmek için var.

Ancak nihai sorumluluk hâlâ sizin üzerinizde. Bu nedenle akıllıca davranın, sanırım.

Tim Fisher: Evet, güzel yanıt. Aslında tekrar tekrar duyduğum bir şeyi duydum. Bu dünyada herkes yönetici oluyor ve senin açıkladığın nedenlerle bu, en önemli nedenlerden biri. Bu gerçekten çok güzeldi ama bugün için zamanımız bu kadar.

Jesse, Dano, bize katıldığınız için çok teşekkürler. Harika bir gün geçirmenizi dilerim. Hepinizi İnsan Kaynaklarında Yapay Zekânın Geleceği’nin bir sonraki oturumunda göreceğiz.

Dano Gillette: Çok teşekkür ederim.

Tim Fisher: Harika. Hoşça kalın.

Jesse Dowdle: Herkese teşekkürler.