Üretken Yapay Zekâ Çağında Liderlerin İş Hakkında Öğrendikleri

Deşifreyi Okuyun:

Podcast’lerimizin deşifresini bir yazılım programı kullanarak hazırlamayı deniyoruz. Bot her zaman yüzde 100 doğru çalışmadığı için lütfen olası yazım hatalarını mazur görün.

David Rice: 2024’e girerken yapay zekâ herkesin zihninde. Görünüşe göre bilgi ekonomisindeki her çalışan, bu çığır açan teknolojinin iş akışlarını nasıl değiştirebileceğini, yeni şeyler denemeleri için onlara nasıl alan açabileceğini ve sıradan görevleri üzerlerinden nasıl alabileceğini deniyor. Peki insanlar bu değişim hakkında ne düşünüyor ve yapay zekâ çalışma biçimimizin giderek daha önemli bir parçası hâline gelirken liderlerin bundan sonra ne yapması gerekiyor?

People Managing People Podcast‘ine hoş geldiniz. Daha iyi bir çalışma dünyası kurmak ve mutlu, sağlıklı ve üretken iş yerleri yaratmanıza yardımcı olmak için çalışıyoruz. Ben sunucunuz David Rice.

Bugünkü konuğum Amanda Halle. Kendisi bir İK danışmanı, Mindful Growth Partners’ın kurucusu ve CEO’su. En yeni projelerinden biri olan, Unraveling AI adlı haftalık bülten ve bu yeni devrim niteliğindeki teknolojinin iş yerinde nasıl gelişeceğine dair öngörüleri hakkında konuşacağız.

Amanda, bugün bize katıldığın için teşekkürler.

Amanda Halle: Evet. Burada olmaktan mutluyum. Konuşacak çok şey var.

David Rice: Biraz kendinden bahsedelim. Bize geçmişinden ve ardından Unraveling AI bültenini hazırlamana neyin önayak olduğundan söz eder misin?

Amanda Halle: Son 15 yılı aşkın süredir İK ve insan yönetimi alanında çalışıyorum. Gerçi birkaç yıldır 15 yıl demeye devam ediyorum.

Dolayısıyla muhtemelen 17 ya da 18 yıl oldu; ancak Google, Jane Technologies ve LifeLabs Learning dâhil olmak üzere çeşitli şirketlerde gerçekten ekipler kurdum, operasyonlar yürüttüm, danışmanlık yaptım ve rehberlik sundum. 2021’de Mindful Growth Partners’ı kurdum. Bu şirket, bireyleri, ekipleri ve kuruluşları sürekli değişimin ortasında gerçekten başarılı olabilecek geleceğe hazır sistemlere dönüştürme misyonuna sahip bir insan ve organizasyon danışmanlığı firması.

Birkaç yıl, değişim yönetimine odaklanan bir liderlik danışmanlığı şirketinde çalıştım ve bunun şu anda son derece ilgili bir konu olduğunu düşünüyorum. Eğitimimin ve deneyimimin içinden geçen temel başlıklardan biri sayılar. Finans bölümünde okudum; veri ve teknolojiyle de ilgilendim. Bir süre İK teknolojisi şirketinde strateji ve ürün ortaklıkları alanında çalıştım.

Bence tüm bunlar—sayılar, veriler ve teknoloji—yapay zekânın gerçekten temelini oluşturuyor. Bu nedenle teknolojiye ve yapay zekâya, işleri otomatikleştirip bizi daha verimli ve üretken hâle getirme imkânına her zaman büyük ilgi duydum. Üretken yapay zekâ geçen yıl, yani bugün yaklaşık bir yıl önce, büyük çıkışını yaptığında ben de üzerine atladım, öğrenmeye başladım ve öğrendiklerimi herkese açık şekilde paylaşmaya koyuldum.

Bu da eğitim çalışmalarına ve en son projem olan Unraveling AI bültenine dönüştü. Bültenin temel amacı, öncelikle kadınların ve teknoloji alanında yeterince temsil edilmeyen kişilerin yapay zekâ ve özellikle üretken yapay zekâ kullanımı konusunda daha fazla farkındalık kazanmasını ve kendilerini daha rahat hissetmesini sağlamak.

Bu nedenle bülten, her hafta bir kişiyi ve o kişinin 24 saatlik bir süre boyunca yapay zekâyı nasıl kullandığını öne çıkarıyor; böylece konuyu insani hâle getiriyor ve erişilebilir kılıyor. Benim için bültenin amacı gerçekten bu.

David Rice: Evet, biraz okudum. İnsanların gerçek zamanlı olarak neler öğrendiğini ve ilerledikçe nasıl çözüm bulduğunu görmek çok ilginç. Merak ediyorum, bültende seni belki de şaşırtan neler keşfediyorsun?

Amanda Halle: İnsan unsurunun her şeyden daha önemli oluşuna şaşırdım; belki de şaşırmamalıydım. Yapay zekâ ve üretken yapay zekâ araçlarını kullanmaya yönelik ilk itki neredeyse her zaman güvenilen bir kişiden, yani bu araçları kullanmalarını öneren ve teşvik eden birinden geliyor.

Her şey dönüp dolaşıp insanlara geliyor. Denemek, pratik yapmak ve bir şeyleri keşfetmek için rahat ve güvenli bir alanı yaratacak olanlar biziz. Bu yüzden benim açımdan en önemli nokta, bültenin insanlara dışarı çıkıp bir şeyler denemeleri için bir kıvılcım vermesini umduğum o insan unsurunu fark etmek oldu.

David Rice: Evet, burada ilginç bir şeyden söz ettin. İnsanların rahatlık düzeyiyle ilgili olarak birkaç hafta önce gördüğüm bir araştırmada, çalışanların yalnızca yarısının yapay zekâ kullandıkları için işverenlerinin kendilerini olumsuz değerlendirmeyeceğini düşündüğü yazıyordu. Şu anda yapay zekâ hakkında bütün bu tartışmalar sürerken merak ediyorum: İnsanların yapay zekâya duyduğu güvenin düzeyi sence nerede? Bunun nasıl değişeceğini düşünüyorsun?

Amanda Halle: Güven oluşturmanın pek çok yolu olduğunu düşünüyorum. Güven denince aklına bir makine ne sıklıkla gelir? Muhtemelen çok sık gelmez. Bu nedenle güvenin, açıkça konuşabilme ve birlikte öğrenebilme becerisinden, meraklı ve açık fikirli olmaktan kaynaklandığını düşünüyorum.

Ayrıca iş yerinde yapay zekâ ve kuruluşlar hakkında daha fazla konuşma yapıldığını ve kuruluşların bu konuşmaları mümkün kılmak için daha çok çaba gösterdiğini düşünüyorum. Walmart gibi büyük şirketlerin, sanırım Walmart’tı, yapay zekâ inovasyon günü düzenlediğini görüyorsun. Ayrıca sanırım PWC, iş gücündeki herkesi yapay zekâ konusunda eğitmek hakkında bir açıklama yaptı.

Dolayısıyla yapay zekâ daha yaygın hâle gelip insanlar ona erişmekte daha rahat hissettikçe güvenin de artacağını düşünüyorum. Ancak hâlâ erken aşamadayız, değil mi? Bu bir tür beklenti döngüsü. Bu yüzden insanlar, ben de dâhil olmak üzere, kullanmayı öğrenerek ilerliyor.

David Rice: Evet. Hepimiz ilerledikçe öğreniyoruz, değil mi? Henüz emekleme aşamasında ve ortalıkta çok fazla yapay zekâ felaket söylemi var gibi hissediyorum. Bunun yanında aynı ölçüde yapay zekâ hayranlığı da var. İnsanlar heyecanlanıyor; sonuçta bu büyük ve parlak yeni bir şey. Bir gün her şeyi yapabileceğine inanılıyor.

Belki de yalnızca şunu ya da bunu yapabilmesini umuyorlar. Fakat merak ediyorum, sence şu anda iş yeri için en gerçekçi olumlu kullanım alanı veya uygulama nedir?

Amanda Halle: Microsoft’un yapay zekâ dünyasında çok büyük bir oyuncu olduğu açık. Çalışma ortamından sorumlu yöneticilerinin yapay zekâ, özellikle de yardımcı ürünleri hakkında konuştuğunu gördüm. Herhangi bir iş yapmaya, bir görevi yerine getirmeye gittiğinde, “Bunu ben mi yapmalıyım, yoksa bir makine mi yapmalı?” diye düşündüğünü söyledi. Bence bu uç nokta. Açıkça yapay zekâ savunucuları, aynı zamanda bu ürünleri yaratan ve satan kişiler bunlar. Ancak ana akım kullanım açısından bakıldığında mesele, hangi görevlerin otomatikleştirilebileceği.

Ayrıca büyük miktarda veri içeren ve bizim işlememizin gerçekten zor olduğu görevler hangileri? Ben bunu iki büyük kategori olarak düşünüyorum. Birinci kategori bilgileri özetlemek ve sentezlemekle ilgili. Makaleleri okumayı düşünün; ya da tartışmalı bir konu ama podcast dinlemeyi. Bazen bir podcast’i dinlemeye veya muhtemelen uzun bir makaleyi okumaya vaktin olmaz ve “Bana bunun 5 temel noktasını ver” dersin, değil mi? Sistem bunu özetler ve önemli noktaları çıkarır. Bunu yapmanız gerektiğini söylemiyorum. Özetleme kısmı bu. Sentezleme açısından ise İK perspektifinden performans değerlendirmesi verilerini veya çalışan bağlılığı anketlerini düşünün. Temaları ya da bir yıl boyunca gerçekleşenleri ortaya çıkarabilmek.

Performans açısından bu, yakın geçmiş yanlılığını azaltır. Analiz ve tema çıkarma, özetleme gibi işler için yapay zekâ aracı kullanmanın harika yanları var. Bunlar son derece zaman alan görevler. Dolayısıyla bu elektronik tabloları bir araca yükleyip temaları ortaya çıkarabiliyorsanız, bu size çok ama çok zaman kazandırabilir.

Son parçanın yetenek kazanımı açısından olduğunu söyleyebilirim. İşe alım uzmanlarının ve yetenek ekiplerinin işe alım sürecini daha verimli hâle getirmek için kullandığı pek çok araç var. Örneğin karmaşık planlamayı bir araçla yönetebilir, mülakat notlarını yakalayıp özetleyebilir ve sentezleyebilir, ayrıca kaynak bulma, işe alım otomasyonu ve eşleştirme işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.

Dışarıda çok sayıda kullanım alanı ve örnek var; ancak bence bunlar temel olarak özetleme, sentezleme ve içerik oluşturma başlıklarında toplanıyor. Örneğin bu kitle veya şu kitle için bir e-posta şablonu ya da e-posta oluşturmak. Bunlar birkaç örnek.

David Rice: Yapay zekânın yapabildiği çok şey var. Oldukça etkileyici. Daha önce bazı insanların, yöneticilerinin veya liderlerinin yapay zekâ kullandıklarını nasıl değerlendireceğinden emin olmadıkları için kendilerini rahat hissetmediğinden söz etmiştim. Bunun bir kısmının, liderlerin kendilerinin de bu konuyu nasıl değerlendireceklerinden emin olmamalarından kaynaklandığını düşünüyorum.

Etraflarındaki herkes kullandığı için benimseyen, ancak bunun daha iyi işler üretip üretmediğinden veya çalışanlarının iyi alışkanlıklar geliştirmesine yardımcı olup olmadığından emin olmayan birkaç kişiyle konuştum. Korn Ferry’de “Atıl Yapay Zekâ İş Günü” başlıklı bir yazı okudum. Yazı, liderlerin yapay zekâ nedeniyle insanların rollerini yeniden düzenlememesinden ve bunun üretkenlikte düşüşe yol açmasından söz ediyordu.

Sence yöneticiler ve liderler, yapay zekâdan kaynaklanan bu yeni verimliliklerin ardından beklentileri ve iş tanımlarını uyarlamak için ne yapmalı?

Amanda Halle: Bunun daha da yüksek bir üretkenliğe yol açma potansiyeli çok büyük. Ancak üretkenlik farkını daha da büyütme potansiyeli de oldukça yüksek.

Yani yapay zekâya sahip olanlar ve kullananlar ile sahip olmayanlar ve kullanmayanlar arasındaki fark. Bu nedenle belirttiğin noktaya istinaden yapay zekânın seni, ekiplerini ve kuruluşunu nasıl etkileyeceğine dair bilinçli bir yaklaşım benimsemek gerçekten önemli. Bence bu, “Bir kuruluş olarak çözmeye çalıştığımız sorun veya zorluk ne?” sorusuyla başlayan insan merkezli bir yaklaşımla yapılmalı. Yapay zekâ çözüm değil, bir araçtır, değil mi?

Dolayısıyla çözmeye çalıştığınız zorlukla uyumlu rol ve sorumlulukları, iş akışlarını derinlemesine anlamak ve ardından bunları bileşenlerine ayırmak gerekiyor. Sonra da bence bu bileşenleri düşünmelisiniz. LinkedIn’in bu konuyla ilgili yayımladığı harika bir 2’ye 2 matrisi var.

İşe alımda yapay zekâ ile ilgiliydi ancak burada da geçerli olduğunu düşünüyorum. İki eksenden birinde otomasyon potansiyeli, diğerinde ise insan dokunuşu var. Bu rol ve sorumluluklara bakarak en yüksek otomasyon potansiyeline ve en az insan dokunuşuna sahip olanlar hangileri, diye düşünüyorsunuz.

Sonra bunları nasıl ele alıp eğitim vereceğinizi ve otomatikleştireceğinizi, çalışanlarınızı da bunlar için nasıl eğiteceğinizi belirlemelisiniz. Bu karmaşık bir dizi çalışma; ancak “Bunun üretkenliğe yardımcı olmasını mı istiyoruz, yoksa kuruluşumuzun üretkenliğinde daha büyük bir bölünme yaratmasını mı?” sorusuna geri dönersek, bunu yapmak gerçekten önemli.

David Rice: Kısa süre önce LinkedIn’de bir araştırma paylaştığını gördüm. Araştırmacılar yapay zekânın çalışma biçimimizi değiştirebileceğini, ancak iş hakkında nasıl hissettiğimizi değiştiremeyebileceğini söylüyordu. Bunun bir süre daha doğru kalacağını düşünüyorum. İlginç, fakat araçlar çok daha sürükleyici, etkileşimli ve sezgisel hâle gelirse ne olacağını merak ediyorum.

Bu, çalışma hakkında nasıl hissettiğimizi değiştirecek şekilde bizi etkileyebilir mi? İş hakkında nasıl hissettiğimiz, yaptığımız şeye inanıp inanmadığımızla, sevdiğimiz işi yapıp yapmadığımızla ve çalışma nedenlerimizle çok yakından bağlantılı. Sence yapay zekâ bunları etkileyebilir mi?

Amanda Halle: Yapay zekânın yalnızca çalışma biçimimizi değil, iş hakkında nasıl hissettiğimizi de değiştireceğine inanıyorum.

Bu paylaşımı yaptım; ancak aslında konu üzerinde biraz daha derin düşündüm ve çalışma hakkında nasıl hissettiğimize katkıda bulunan çok fazla faktör olduğu açık. Bunlardan birinin de işi nasıl yaptığımız olduğunu düşünüyorum. Dolayısıyla yapay zekânın her iki unsuru da etkilemesi gerektiğini düşünüyorum.

Bu da bir faktör, değil mi? İşe bağlılığı düşündüğümde, iş hakkında nasıl hissettiğimizi işte ne kadar bağlı olduğumuzla ilişkilendiriyorum. Bir bakıma aynı şeylerden söz ediyoruz. Bu bağlılığı etkileyen unsurlar; rolümüz ve sorumluluklarımız konusunda ne kadar net olduğumuz, ne kadar özerkliğe sahip olduğumuz, işimizden ne kadar anlam çıkardığımız, işte ilerleme kaydedebilme becerimiz ve iş yerinde diğer insanlarla ne kadar bağlantılı hissettiğimizdir.

Yapay zekâyı düşündüğünüzde, bu farklı unsurların her birini nasıl etkileyeceğini sormanız gerekiyor. Belki yapay zekâ bize şirketimizdeki insanlarla bağlantı kurmak için daha fazla fırsat verecek. Böylece bağlılığımızı ve sosyal kapsayıcılık unsurunu artıracak.

Bu nedenle yapay zekânın bazı yükleri ortadan kaldırabileceğini düşünüyorum. Umarım bize daha bağlı hissetmemizi sağlayacak şeyleri yapmak için daha fazla zaman verecek. Benim en büyük umudum bu.

David Rice: Bir başka ilginç veri seti daha var. İnsanların yalnızca yüzde 54’ünün iş yerinde yapay zekâ kullanmaya teşvik edildiğini, yüzde 35’inin ise yapay zekâyı gizlice kullandığını gördüm.

Bunun ne kadarının kuruluşların kullanımını nasıl düzenleyeceğini veya yönlendireceğini bilmemesinden ve bu konuda politika oluşturmamasından kaynaklandığını merak ediyorum. Yapay zekâ kullanmalarıyla ilgilenen, ancak henüz bununla neler yapılabileceği konusunda tam anlamıyla rahat olmayan işverenlere ne tavsiye edersin?

Amanda Halle: Kesinlikle katılıyorum. Kuruluşların ilgisini çekiyor. Liderlik ekipleri kullanıyor. Yönetim kurullarının bu konuda görüşleri var ve liderlik ekiplerine yapay zekâyı nasıl kullandıklarını soruyorlar. Ancak şirketlerin yapay zekânın nasıl kullanılacağına ilişkin güvenlik sınırları ve yönergeler oluşturma konusunda eksik kaldığını düşünüyorum.

Böylece ortalık bir bakıma Vahşi Batı’ya dönüşüyor. Bu açıklık eksikliği korku, rahatsızlık ve kurum içi uyum eksikliği yaratıyor. İnsanlara ve kuruluşlara yapay zekâya yaklaşırken üç farklı yolu düşünmelerini sıklıkla tavsiye ediyorum.

Birincisi eğitim; çünkü her şey bu temelle başlamalı. Yapay zekâ nedir? Üretken yapay zekâ nedir? Makine öğrenmesi nedir? Tüm bunların temelini anlamak, ilerlemek ve bu araçlardan yararlanmak için kritik öneme sahip.

İkincisi deneme. İnsanları yalnızca denemeye değil, ekipleri ve kuruluşlarıyla birlikte denemeye teşvik etmek gerektiğini düşünüyorum. Bu, günde yalnızca 15 dakika kadar kısa bir süre olabilir. ChatGPT ile oynayın. Deneyin. Yapay zekâ tedarikçileriyle tanıtımlar düzenleyin. Piyasada çok fazla tedarikçi var. Neler olup bittiğine, hangi araçların geliştirildiğine ve üretken yapay zekânın platformlarında nasıl kullanıldığına biraz daha yakından bakmanın ücretsiz yolları da var.

Bence öğrenilenleri belgelemek ve paylaşmak da çok önemli. Üçüncü yol ise güvenlik sınırlarını, ilkeleri ve bakış açısını düşünmek; çünkü bir bakış açısına sahip olmanız gerekiyor. Tüm bunlar, bu teknolojinin sizin ve işletmeniz için ne anlama geldiğiyle şekillenmeli.

Yine “İşletme açısından zorluk nedir ve bir araç olarak yapay zekâ bunu başarmanıza nasıl yardımcı olabilir?” sorusuyla başlamalı. Ancak bu bakış açısını oluşturmanın kuruluşların uyum sağlaması ve bireylerin yapay zekâyı kullanma korkusunun azalması açısından kritik olacağını düşünüyorum.

David Rice: Birden aklıma geldi; bültende şimdiye kadar duyduğun en sevdiğin hikâye hangisi?

Amanda Halle: İnsanların yapay zekâyı kişisel yaşamlarında kullanarak ailelerine ve önem verdikleri, sevdikleri şeylere daha fazla zaman ayırabildiğini duyduğumda çok hoşuma gidiyor. İnsanların bu aracı tarif hazırlamak veya tüketici araştırması yapmak için kullanabilmesi ve ardından aileleriyle birlikte kullanmaya başlaması da harika. Örneğin ChatGPT’den çocuklarına bir uyku hikâyesi anlatmasını istemeleri ve hikâyenin belirli bir konuda olmasını söylemeleri.

Çocuklarıyla birlikte kullanan ve çocuklarının yapay zekâ aracılığıyla boyama kitabı sayfaları oluşturduğu insanlar tanıyorum. Bence bunun daha fazla insanlık ve daha fazla bağ kurma yaratmasının pek çok farklı yolu var. Bunu görmekten de büyük mutluluk duyarım. Ayrıca toplumsal cinsiyet farkı açısından yapay zekâda belirgin bir fark var.

Kimlerin yapay zekâ hakkında konuştuğundan kimlerin onu kullandığına kadar bir fark görülüyor ve kadınlar erkeklere göre daha az kullanıyor. Bu nedenle yapay zekâ insanlara, özellikle de kadınlara, iş yeri dışında da yardımcı olduğunda bunun büyük faydalar sağlayabileceğini, son derece önemli olabileceğini ve daha fazla kadının yapay zekâ kullanıp denemesini teşvik edebileceğini düşünüyorum.

David Rice: Bitirmeden önce yapmamız gereken iki şey var. Öncelikle insanlara sana nereden ulaşabileceklerini, yaptıkların hakkında daha fazla bilgiye nasıl erişebileceklerini ve bülteni nasıl takip edebileceklerini anlatma fırsatı vermek istiyorum.

Amanda Halle: Lütfen LinkedIn’den benimle bağlantı kurun; Amanda Halle adıyla beni bulabilirsiniz. Bültenimi de LinkedIn’de Unraveling AI adıyla bulabilirsiniz. Bültenimde yer almak isterseniz bana ulaşmaktan çekinmeyin.

Yeni bakış açıları ve öğrendiklerini paylaşabilecek yapay zekâ kullanıcıları arıyorum.

David Rice: Diğer konuya gelince, podcast’te küçük bir gelenek başlattık. Konuğumuz bana bir soru soruyor. Bu nedenle sözü sana bırakmak ve istediğin herhangi bir soruyu sormanı istiyorum.

Amanda Halle: Üretken yapay zekâyı veya yapay zekâyı en son hangi amaçla kullandın?

David Rice: İşimle ilgili çeşitli şeyler için kullandım. ChatGPT’yi kullandım; aslında en sevdiğim kullanım alanı e-posta konu satırları. Bir tonu tanımlamak için neredeyse herhangi bir sıfatı girerek bunu yaklaşık 20 farklı şekilde denedim.

Örneğin esprili veya alaycı olmasını istiyorsun. Ona “Bunun hakkında 10 alaycı e-posta konu satırı yaz” dediğinde sana bütün bu seçenekleri veriyor ve sonunda “Alaycılık kullanırken dikkatli olmalısın, çünkü herkes bunu anlamayabilir” diyor. Bir keresinde sırf ne yapacağını görmek için ondan bana karşı kaba olmasını istedim.

Bana empati ve şefkatin önemi hakkında bir ders verdi. Bunun harika olduğunu düşündüm. Buna çok güldüm. Bunun dışında e-posta metinleri ve benzeri şeyler için çok kullanıyorum; çünkü bütün bu çalışmayı yapıp tüm bu içeriği oluşturduktan sonra “Şimdi bu e-postayı da yazmam gerekiyor” dediğin bir noktaya geliyorsun.

Bazen beynin gerçekten tükenmiş oluyor. “Bunu araca vereyim; içindeki iyi kısımları alsın, kötü kısımları silip yerine başka bir şey koysun, ama bize iyi bir başlangıç noktası sağlasın” diyorsun. Bu anlamda harika bir ilham kaynağı.

Pekâlâ Amanda, bize katıldığın için teşekkürler. Bülten hakkında bilgi verdiğin ve bakış açını paylaştığın için minnettarız.

Amanda Halle: Teşekkürler. Harikaydı. Çok keyif aldım.

David Rice: Pekâlâ dinleyiciler, yapay zekâ ve İK teknolojisi etrafında gelişen tüm bu konuları takip etmeye devam etmek istiyorsanız peoplemanagingpeople.com/subscribe adresine gidip bültene kaydolmayı unutmayın.

Bir dahaki sefere kadar annenizi arayın, bir kekin tadını çıkarın. Hoşça kalın!