Yapay Zekâ En Çok Konuşan Çalışanları Ödüllendiriyor

David Rice: Ödül sisteminiz hız, hacim ve ölçülebilir çıktıları tanıyacak şekilde oluşturuldu. Yapay zekâ bu üçünü de üretiyor. Peki artık aslında neyi ödüllendiriyorsunuz? Xoxoday’de İnsan ve Kültürden Sorumlu Genel Müdür olan Anju Choudhary, kuruluşların yanlış şeyleri kazara teşvik etmeye başlamadan önce sistemlerini denetlemeleri gerektiğini söylüyor.

Çünkü şu anda çoğu şirket hâlâ üretkenlik tiyatrosunu, yani gerçek bir etkisi olmayan şişirilmiş çıktıları ödüllendiriyor. Bu sırada muhakeme, iş birliği ve yaratıcı problem çözme gibi gerçekten insana özgü katkılar fark edilmiyor. Bugünkü programda, iş teşviklerden daha hızlı değiştiğinde neler olduğunu konuşuyoruz. Yapay zekâ uygulamayı üstlendiğinde, insana özgü unsurlar farklılaştırıcı hâle geliyor. Ancak bu davranışları görmek ve ölçmek daha zor.

Liderler, aslında hangi davranışların daha fazla sergilenmesini istediklerini nasıl somutlaştırabilir? Choudhary, doğru soruyu sorarak başlamanız gerektiğini söylüyor. İnsanların ne yapmasını istiyorsunuz diye değil, ne hissetmelerini istiyorsunuz diye sormakla. Çünkü deneyimleri yaptıklarımızla değil, nasıl hissettiğimizle hatırlarız. İnsanların kuruluşlarının yapay zekâ çalışmalarını sessizce sabote ettiği bir dönemde bunun nedenini sormaya değer. Çoğu zaman sebep işi yapamamaları değil, yerlerinin doldurulabilir olduğunu hissetmeleri. Onlara becerilerinin artık önemli olmadığını hissettirdiniz.

İnsanlar eylemlerini yapabileceklerine göre değil, nasıl hissettiklerine göre belirler. Bu nedenle bugün, çıktıya göre oluşturulmuş ödül sistemlerinin artık yapay zekânın katkılarını neden ödüllendirdiğini, yapışkan notla takdir yöntemini ve gerçek zamanlılığın neden önemli olduğunu, üretkenlik metriklerinden amaç ve etkiye nasıl geçileceğini, insanların ne hissetmesini istediğiniz sorusunun neden en önemli soru olduğunu ve insanlar kendilerini yerleri doldurulabilir hissettiğinde ortaya çıkan sessiz sabotajı ele alacağız.

Ben David Rice. Burası People Managing People. Tanıma programınız hâlâ yapay zekâ bunların tümünü üstlenmişken hızı ve hacmi ölçüyorsa, bu konuşma size nelerin değişmesi gerektiğini gösterecek. Hadi başlayalım.

Pekâlâ. Anju, podcast’e hoş geldiniz.

Anju Choudhary: Beni davet ettiğiniz için teşekkürler David. Konferanslarda düzenli olarak buluşuyoruz ve bugün bir podcast’te buluştuk. Bir değişiklik oldu.

David Rice: Evet, San Francisco’da sizinle tanışmak çok güzeldi. Harika bir sohbet gerçekleştirdik. Orada ödül sistemlerinde yaşanan bazı gelişmeler ve belirli davranış türlerini nasıl motive edebileceğimiz hakkında konuşuyorduk. Bu bölümü düşünmek için oturduğumda, çoğu ödül sisteminin birkaç şeyi tanıyacak şekilde oluşturulduğunu düşündüm.

Hız, hacim ve ölçülebilir çıktılar gibi şeyler. En azından birlikte çalıştığımı düşündüğüm kuruluşların çoğu çıktılara fazlasıyla odaklanmış durumda. Ancak yapay zekâ bu üçünü de üretiyor. Bunun bu programların, yani ödül programlarının gerçekten neyi ödüllendirdiği açısından ne anlama geldiğini merak ediyorum. Ödül sisteminizi ne zaman denetleyip istediğiniz şeyleri teşvik edip etmediğini veya başka bir şey yapıyor olabileceğini nasıl anlarsınız?

Anju Choudhary: Yapay zekâ yanlısı olduğumu söyleyerek başlamak istiyorum. Bu noktaya gelmeden önce insanların teknolojiye ve kullanımına şüpheyle yaklaştığımı düşünmelerini istemem. Ancak davranışlardan, tekrarlanabilir davranışlardan ve çıktıyı, üretkenliği, verimliliği nasıl düşündüğümüzden söz ettiğimizde, birdenbire yapay zekâ devreye giriyor.

İnsanlarımızdan istediğimiz tüm unsurları artık yapay zekâ gerçekleştirebiliyor. Öyleyse iş yerindeki insanlarımızı nasıl ödüllendirip teşvik edeceğiz? Sen ve ben HumanX’te, insanların “İnsan meslektaşlarımız ve yapay zekâ meslektaşlarımız” dediğini duyduk. Bazı şeyler, üretkenliği, verimliliği ve işleri nasıl daha iyi inşa edeceğimizi düşündüğümüzde, sürekli olarak gündemimizde olacak.

Ancak yaratıcılık, iş birliği, iletişim, amaç ve etki için bir şeyler yapmak gibi unsurlar, insan meslektaşlarımızın yapmaya devam ettiğini görmek istediğimiz şeyler. Gelecekte tekrarlanmasını istediğiniz şeyleri ve davranışları ödüllendirmek istediğinizde, sisteminizin bunları gerçekten düşünüp düşünmediğini görmeniz gerekir.

İnsanların sizin için neyin önemli olduğunu görmesine olanak sağlayacak bir araç ve süreç tasarladınız mı? Yakın zamanda başka bir İK meslektaşımla konuşuyorduk. Çeviklik ve gelişim zihniyetinin onlar için çok kritik olduğunu söyledi. Ben de “Bunu insanlara nasıl anlatıyorsunuz? Bunun sizin için önemli olduğunu onlara nasıl gösteriyorsunuz?” diye sordum.

“Doğrusu emin değilim. Değerlerimizin içinde yerleşik durumda ama bunu gerçekten yapmıyoruz,” dedi. Xoxoday’deki sistemimizde insanların meslektaşlarını ve paydaşlarını takdir etmelerine olanak tanıyoruz. Yapay zekâyı kullanarak ne yaptıklarını, bunu neden takdir ettiklerini, o kişinin daha geniş hedefleri ve temel performans göstergeleriyle ve aynı zamanda şirketin hedefleriyle bağlantılı biçimde ifade etmelerine yardımcı oluyoruz.

Yeni çalışanlar işe başladığında ve Anju’nun X, Y ve Z için, yani bu değerler ve temel performans göstergeleri için takdir edildiğini gördüğünde, burada nasıl başarılı olabileceğine dair bir işaret alıyor. Bu nedenle araçlarınızı ve sistemlerinizi denetlerken yalnızca üretkenliği ve sayıları ölçmek, takdir etmek ve tanımak için değil, etkiyi ve gelecekte görmeniz açısından kritik olan şeyleri de ortaya çıkarmak üzere tasarlandıklarından emin olun.

David Rice: Etkiye odaklanma konusundaki söylediklerinizi beğendim. Çünkü yapay zekâ gerçekten üretkenlik tiyatrosu yaratabilir. Tüm bunları yapıyormuşsunuz gibi görünür, ancak gerçekte herhangi bir etkisi var mı? Gerçek bir iş değeri taşıyor mu, yoksa sisteme giren çok daha fazla şey üretip çıktıyı şişiriyor musunuz? Bunun sonucunda çıktı oldukça zayıf bir sinyale dönüşüyor.

Yapay zekâdan önce anlamlı olan davranışları güçlendirebiliriz, ancak bunlar artık sonucu değiştirmeyebilir. Değerlerden söz edildiğinde aklıma hemen duvardaki yazılar geliyor. Sonra da “Evet, ama bu gerçekten gerçekleşiyor mu?” diye düşünüyorum.

Çalışma, teşviklerden daha hızlı değiştiği için bir gecikme oluşuyor. Değerlerin ayak uydurmasını istiyorsanız onları gerçek zamanlı olarak ödüllendirmeniz gerekiyor. En azından bana öyle geliyor.

Anju Choudhary: Evet, kesinlikle. Bunu bir ay sonra yapamazsınız. Üç aylık şirket genel toplantısında da yapamazsınız.

Bunu yapamazsınız. Değerler hakkında söylediklerinize biraz daha odaklanmak istiyorum. Yakın zamanda, IPO Circle’ın düzenlediği bir etkinlikte Uber’in kurucu ortağının değerleri hakkında konuşuyorduk. On üç ya da on beş değerleri olduğunu, yani oldukça yüksek bir sayı bulunduğunu söyledi. Bu değerleri ezberlemeye zaman ayırmanız gerekiyorsa, onları gerçekten yaşamıyorsunuz demektir.

“Şimdi üç değerimiz var,” dedi ve ardından bu değerlerin altında görmek istediğiniz davranışlara daha fazla odaklandık. Bir örnek paylaştı ve “Değerlerimizden biri şampiyon zihniyetiydi. Daha sonra bunu şampiyon kalbine dönüştürdük, çünkü amaca ve etkiye daha fazla önem vermeye çalışıyorlar,” dedi.

Değerlerin, gerçekten uygulanmadıkları, yaptığımız her şeyin içine yerleşip örülmedikleri sürece duvarda veya kartın arkasında yazan şeylerden ibaret olmayacağını söylemeniz çok hoşuma gitti. İnsanların bunu nasıl hayata geçirdiğini nasıl görüyorsunuz? Bir şirketle görüşmeye hazırlanırken sormayı sevdiğim mülakat sorularından biri “Bu değerlerin günlük hayatta nasıl sergilendiğini görüyorsunuz?” sorusudur.

IBM’de yaklaşık sekiz yıl çalıştım. Değerlerden biri tüm ilişkilerde güven ve kişisel sorumluluktu. Bu değeri kelimesi kelimesine hatırlamamın nedeni, insanların bunu her gün yaptığını gerçekten görmüş olmam. Başka bir örnek olarak, insanların söylediklerini hayata geçirdiğini ve bu davranışı sergilediğini gördüğünüzde bunu ödüllendirin ve tanıyın. Böylece sizden istedığınız şeyin bu olduğunu bilirler.

Üç ayda bir kültür elçisi ödülleri vermek harika. Bunu yapmaya devam edin. Ancak bu oldukça uzun bir süre. Bu sürede birçok şey unutulur. Başka bir lider çok basit bir şey paylaştı: yapışkan notla takdir. “Bu nedir?” diye sordum.

Tüm ekip üyelerinin isimlerini yazdığını ve bu notları masaüstünün yanında tuttuğunu söyledi. Hafta boyunca ilerlerken bu davranışlara dikkat ediyor, o anda takdir ediyor ve ilerledikçe isimlerin üzerini çiziyormuş. Böylece ilk olarak takdir ve ödüllendirme konusunda güncel kalıyor.

İkinci olarak, görmek istediğiniz davranışlara dikkat ediyor ve o anda bunu hemen gerçekleştiriyor. Ayın veya çeyreğin sonunu beklemek zorunda olmamanızın harika olduğunu düşündüm.

David Rice: Size sormak istediğim sorulardan biri şuydu: Yapay zekâ uygulamanın daha büyük bölümünü üstleniyorsa, muhakeme, etik düşünme, iş birliği ve yaratıcı problem çözme gibi gerçekten insana özgü katkılar daha değerli hâle geliyorsa, bunları görmek ve ölçmek daha zor.

Liderler, yapay zekâ ile güçlendirilmiş iş yerinde hangi davranışların daha fazla sergilenmesini istediklerini nasıl somutlaştırabilir?

Anju Choudhary: Hem evet hem hayır. İyi muhakeme kullandığınızda, birine etkili geri bildirim verdiğinizde veya yaratıcı bir problem çözme yöntemi geliştirdiğinizde bunları sayısallaştırmak zor. Ancak bunların etkisini ölçmek zor değil.

Bunun etkisi insanların burada daha mutlu olup olmadığına ve çalışanların daha bağlı hissedip hissetmediğine bağlanır. Doğrudan bir nedensellik değil, korelasyon elde edersiniz. Bu nedenle bunu desteklemek için veri analitiğini kullanmayı tercih ediyoruz. Bir yöneticinin diğerlerinden daha iyi performans gösterdiğini söylediğimizde bunu yönetici etkililiği anketi sonuçlarıyla ilişkilendiriyoruz.

O ekibin şirket içindeki kapsayıcılık anketi sonuçları nasıl? Ürettikleri sonuçların gerçek ölçümleri nasıl? Bir satış ekibiyse hedefleri neler? Bir İK ekibiyse hedefleri neler? Temel performans göstergelerine ulaşıyorlar mı? Bazen bunlar belirsiz görünebilir, ancak o şeyler gerçekten iyi yapıldığında ölçebileceğiniz diğer alanlarda sonuçlarını gösterir.

Bazı şeyler açık olduğunda, bu davranışları gözlemleyebileceğiniz her fırsatı kullanın. Bire bir toplantılar, grup toplantıları veya başka fırsatlar olabilir. Bunları bulun, belirleyin ve tanıyın. Bilginin akışının geciktiği uzaktan ve dağıtık çalışma dünyasında özellikle zorlandığınızda, bizimki gibi araçlar sağlayabilirsiniz. Örneğin, Akranlara Teşekkür ödülümüz var. Diğer insanlar sizi izleyip bu davranışı öne çıkarabilir ve sizin gözlemlemeniz için görünür hâle getirebilir.

İkinci olarak, bunu İK ekibi olarak zaten topladığınız verilerle, ardından o kişiyle, son olarak da şirket, ekip ve temel performans göstergeleri üzerindeki genel etkiyle ilişkilendirin.

David Rice: Nedensellik ve korelasyon konusundaki söyledikleriniz ilginçti. Korelasyon biraz incelikli olabilir. Bunun için liderlerin daha fazla hazır bulunması gerekiyor; yalnızca veri odaklı olmak yetmez. Bir şeyi göremiyorsanız onu güçlendirmek zordur.

Bence yalnızca neyin yapıldığını değil, nasıl yapıldığını da ölçmemiz gerekiyor ve bu konuşmada daha fazla hazır bulunmalıyız.

Anju Choudhary: Yüzde yüz. Yalnızca ne değil, nasıl da önemli. İlkokula giden çocuğumun karne raporunu okuyordum. Öğretmeni, dördüncü sınıfta olmasına rağmen altıncı sınıf düzeyinde okuduğunu yazmıştı. Bu nedenle ona “olağanüstü” vermeyeceğini, “yeterli” olduğunu söyledi. Geri kalmıştı.

Ben de çıktının kendisinin, ne kadar çaba gösterdiğinden daha önemli olmadığını düşündüm. Bulunduğun noktadan daha iyiye gitmeye çalıştın mı? Sonunda ne elde ettiğin kadar oraya nasıl ulaştığın da önemli.

Uluslararası bir şirkette ilk kez yönetici olduğumda yöneticimden aldığım bir geri bildirim benim için çok anlamlıdır. “Anju, işe kattığın tutkuyu ve enerjiyi seviyorum, ancak çok hızlı ilerlediğini de fark ediyorum. Bunun sonucunda bitiş çizgisinde tek kişi sen olabilirsin ve arkana döndüğünde ekibindeki insanları göremeyebilirsin. İnsanlarını bu yolculuğa dahil etmelisin.

Diğer insanlarla birlikte çalışmalısın,” dedi. Bunu benim için bu kadar açık biçimde ifade etmesini çok sevdim. Kariyerimin başlarında, insanlarla birlikte ilerlemeyi, onları bu yolculuğa dahil etmeyi, onların hedefleriyle benim hedeflerimin ne olduğunu ve bunu ortak hedeflerimize nasıl dönüştürebileceğimizi düşünmeyi öğrendiğim için çok mutluyum.

Bu bana çok yardımcı oldu. Yalnızca bitiş çizgisi değil, oraya nasıl ulaştığınız da son derece önemli. Bunu fark edebilmek için hazır bulunmanız gerekir. Bunu gerçekten görünür hâle getirebilmelisiniz. Hızlıca paylaşmak istediğim bir ipucu daha var. Yeni ekiplere veya yeni bir şirkete katıldığımda, ekiple birlikte “README” olarak adlandırılan bir şeyi, yani en iyi nasıl çalıştığımı açıklayan bir belgeyi hazırlamaya çalışırım.

Ben gerçekten sabah insanı değilim. Akşamları en yaratıcı hâlimdeyim. Bu nedenle benden bir e-posta alırsanız zamanlanmış gönderim kullanmaya çalışırım; ancak yanlışlıkla hemen aldıysanız yanıt vermeniz gerekmez. O sırada işlerimi düzenlemeye çalışıyorum. Geri bildirim almayı sevdiğim ve geri bildirim verme biçimim budur. Herkes kendisininkini paylaşır ve bu, birlikte çalışmanın en iyi yolunu bulmanızı sağlar.

Ayrıca bir ekip çalışması belgemiz de vardı. Yeni insanlar geldiğinde bunu görünür hâle getirir ve ekibin ortak kültürünü paylaşırdık. Bu, geçmişte olduğumuzdan çok daha üretken olmamızı sağladı.

David Rice: Belirli şeylere takıntılı hâle gelmek ve son ürüne odaklanmak açısından neyi ödüllendirdiğiniz konusundaki söyledikleriniz gerçekten ilginç.

Sizin de söylediğiniz gibi bitiş çizgisine ulaşmak. Örneğin liderlerin görünür yapay zekâ kullanımını ödüllendirmeye kapılma riski her zaman var. Erken benimseyen kişiler gibi görünen ve bir istemi çok iyi tanıtabilen insanlar olabilir. Ancak başka bir grup, bu görünürlük olmadan da gerçek değer katıyor olabilir.

Gerçek inovasyon yerine inovasyon performansı yaratmayacak bir tanıma programını nasıl tasarlarsınız?

Anju Choudhary: Kolay değil. Bu konuda insanları uyarmak isterim, çünkü bazı insanlar için en yüksek sesle konuşanlar en akılda kalan kişiler oluyor.

Bazen yalnızca fikirlerini ilk sunabilen insanların fikirlerini duyarsınız. Ancak yine çok kültürlü, çok kuşaklı ve küresel bir ortamda çalışırken insanların farklı biçimlerde çalıştığını düşünmeniz gerektiğini öğrendim. Örneğin bazı insanlar bilgiyi sindirmek ve daha sonra geri dönmek ister.

Bu nedenle “David, bugün senden haber alamadım. Herhangi bir geri bildirimin var mı?” diye sormaya veya insanların bunu daha sonra yapmasına izin veren süreçler oluşturmaya dikkat etmek gerekir. Program tasarlama konusunda bir kişinin beş ya da altı kişi tarafından tanındığını gördüğümde, herkes onun peşinden gitme eğiliminde oluyor.

Peki kimi tanımadık? Nerede bunu göremedik? Programınız bu boşlukları görmenize izin veriyorsa, bunu kullanın. Örneğin bir pazarlama ekibinin ödül ve tanıma programını mükemmel şekilde kullandığını ve oradan çok sayıda teşekkür geldiğini varsayalım. Başka bir ekibe baktığımızda bunun gerçekleşmediğini görebiliriz.

Ayrıca David’in geçmişte birçok teşekkür veya övgü aldığını, ancak birdenbire bunların azaldığını görürseniz, ortada bir performans sorunu mu yoksa tükenmişlik mi olduğunu sormalısınız. Araçlar ve sistemler, yapay zekâ sayesinde, ne olduğunu ve düşüşün nerede gerçekleştiğini analiz etmenize yardımcı olabilir.

Nerede işler kötüye gitti? Bu kişi için gelişim fırsatlarını belirleyebileceğiniz alanlar var mı? Yapay zekâyı çok iyi kullanan bir kişi diğer insanlara rehberlik edebilir mi? Böylece araç yalnızca ödül ve tanıma için değil, aynı zamanda geliştirmek istediğiniz yetenek alanlarını, dikkat etmeniz gereken tükenmişlik noktalarını ve gelişim fırsatlarını belirlemek için de kullanılır.

Yani yalnızca bir kişiyi öne çıkarmakla kalmaz, ödül ve tanıma programının tamamına bakarsınız. Yapay zekâ entegrasyonu konusunda gerçekten heyecanlıyım. Çünkü çoğu insan bir şeyden hoşlanmadığında bunu söylemeye fırsat bulur, ancak takdir etmek için çok yorgun, tükenmiş veya meşgul olabilir.

Yapay zekâ devreye girdiğinde birkaç kelime yazabilirsiniz. İlk olarak mesajınızın bütün çerçevesini oluşturur. İkinci olarak bunu yeniden düzenleyebilirsiniz. Ayrıca değerlerle bağlantılı davranışları belirleyip sizin için öne çıkarabilir ve bunları güzel bir biçimde sunabilir. Bu nedenle heyecanlıyım.

David Rice: Tüm bunları, özellikle de konuşan kişinin odadaki en yüksek ses olduğu fikrini nasıl çerçevelediğinizi beğendim.

Bunun kontrolü ele geçirdiği birçok ortamda bulundum. O kişi konuşmayı domine edebildiği için sistemi kendi lehine oyunlaştırmasına neredeyse izin veriliyordu. Bu da bazen sistemde bulunması gerekmeyen büyük bir gürültü yaratıyor. Bu nedenle ortaya koyduğunuz yaklaşım önemli bir ayrım.

Anju Choudhary: En yüksek seslerin duyulmasından söz etmişken, sistemimiz aslında, yalnızca Xoxoday’den bahsetmeye devam etmek istemiyorum ama ödül ve tanıma programınızı düşünün. Sisteminiz insanları “Bu süre boyunca Sarah’yı takdir ettin, ancak birlikte çalıştığın başka meslektaşların da var,” diye düşünmeye nasıl yönlendiriyor?

Böylece insanları yalnızca ekip içinde bir veya iki kişiyi tanımaya değil, düşünmeleri gereken başka insanlar da olduğunu görmeye yönlendiriyor.

David Rice: Xoxoday platformu gerçek zamanlı ve anlık tanıma üzerine kurulmuş. Davranışların oluşmasında zamanlama neden bu kadar önemli? Kültürü, yıllık değerlendirme döngülerinin yakalayabileceğinden daha hızlı gerçekleşen bir dönüşüm sırasında şekillendirmeye çalışan liderler için bunun anlamı nedir?

Anju Choudhary: Çok kapsamlı ama çok önemli bir soru. İşlerin çok hızlı değiştiği, hızlı hareket ettiğiniz, matris organizasyonunda ve farklı coğrafyalarda çalıştığınız bir ortamdayız. Bu nedenle mümkün olduğunca hızlı harekete geçmek ve bu davranışları olabildiğince hızlı tanımak son derece önemli; aksi hâlde fırsatı kaçırırsınız.

Performans yönetimi sistemleriyle ilgili en büyük endişem, bunun insanın enerjisini tüketen ve kalbini kıran bir süreç olması. Birden fazla kişi sürece dahil oluyor. Sonunda beş aldıysanız neyi sürdürmeniz gerektiğini bilmiyorsunuz. İki aldıysanız neyi farklı yapabileceğinizi bilmiyorsunuz, çünkü kim hatırlıyor?

Yıllık performans yönetimi sistemini tanıma aracı olarak kullanıyorsanız ve bunu sürdürüyorsanız, artık uyanıp farklı davranmanın zamanı geldi. Hedefler açısından, ayak uydurabilmeniz için daha sık üç aylık değerlendirmelere geçiyoruz. Hatta hedeflerin aylık değerlendirmesine geçmenin daha hızlı olabileceğini düşünüyorum. Çünkü işinizi bütünüyle etkileyecek yeni eklentilerin Claude’a ne zaman geleceğini kim bilebilir?

Farklı düşünmelisiniz. Ödül ve tanıma söz konusu olduğunda, her günün sonunda kendim için bir başarı listesi tuttuğumu hatırlıyorum. O gün neyi harika yaptığımı yazardım. Çünkü performans değerlendirmeme koymak için yaptığım tüm güzel şeyleri hatırlamazdım.

Bunu yönetici veya şirket açısından düşünün. Çalışanlar kendi başlarına yaptıkları tüm harika işleri hatırlayamıyorsa, siz haftanın veya ayın sonunda David’in HumanX konferansında ya da başka bir yerde yaptığı harika işi nasıl hatırlayacaksınız? O anda takdir edin.

Bu, insanlara bu davranışları gelecekte tekrarlamaları için enerji verdiği için çok daha değerli. Görmek istediğiniz davranışlar kuruluşunuzu başarılı kılacaksa ve bunların tamamı bir araya gelirse, sizin ve kuruluşunuzun başarılı olmasına yardımcı olur.

Kolay olmayacak. Bu nedenle kendiniz için bir süreç oluşturun. ZozoDay gibi bir aracınız olmasa bile yapışkan notlar veya tek tek ilerleyebileceğiniz bir elektronik tablo kullanabilirsiniz. Ayrıca o anda hangi davranışların sizin için önemli olduğunu ifade edin. Üç, dört veya beş değeriniz olabilir.

Bunlarla bağlantı kurmak güzel, ancak hedeflerinize ulaşabilmeniz için şu anda kuruluşunuz açısından önemli olan nedir? Bunları ifade edin ve sürekli yineleyin ki insanlar burada iyi olanın neye benzediğini bilsin.

David Rice: Evet, gerçek zamanlı tanıma mantıklı. Geri bildirim döngüsü daha sıkı olduğunda davranışın kalıcı olma eğilimi artıyor.

Aylar sonra ortaya çıkarsa, birçok çalışan için anlamını kaybediyor. “Bunu şimdi neden gündeme getiriyorlar? O zamandan beri hiçbir şey yapmadığımı mı düşünüyorlar?” diye düşünüyorlar. İnsanların bir sonraki şeye odaklanması doğal.

Yapay zekânın bizi daha da hızlandırdığı bu hızlı ortamda, eylem ile geri bildirim arasındaki boşluk muhtemelen daha da önemli hâle geliyor.

Anju Choudhary: Az önce söylediğinize geri dönelim: “O zamandan beri başka değerli bir şey yapmadım mı?” Mesele tam da bu.

Bilmiyorum. Ne yapmaya devam etmeliyim? Yöneticim David neyi önemli buluyor? Belki ben bunun önemli olduğunu düşündüm, David ise düşünmedi ve fırsatı kaçırdık. Çalışan olarak başka şeyler yaptım; bunlar benim için önemliydi. Ancak yönetici olarak siz üç ay önce yaptığım bir şeyi önemli buldunuz.

Şimdi üç ayı kaybettik. Bunu nasıl geri kazanacağız? Eğer bunu o anda belirtseydiniz, bunu yapmaya devam ederdim; çünkü benden bunu istediğinizi bilmiyordum.

David Rice: Değer hissi üç ay sonra etkisini kaybediyor.

Anju Choudhary: Doğru.

David Rice: Üç aylık hedefler değiştiyse artık her şey farklıdır.

Yapay zekâ üretkenlik kazanımlarını eşit biçimde dağıtmadı. Kuruluşlarda bazı rollerin, ekiplerin ve bireylerin diğerlerinden çok daha fazla değişimi üstlendiğini söylemek güvenli. Ödül sistemleri bu eşitsizliği nasıl hesaba katmalı? Tanımanın, en kolay geçişi yaşayan insanları ödüllendirmesi nasıl önlenir?

Anju Choudhary: Önce kişisel bir örnek vereyim. COVID başladığında her ebeveyn “Aman Tanrım, bu bir felaket. Çocuklar çevrim içi eğitimi nasıl yapacak?” diyordu. Biz avantajlıydık. Çocuklarım daha önce çevrim içi programlara katılmıştı ve buna daha aşinaydılar. Bu nedenle araştırma veya teknoloji alanında çalışan ve yapay zekâyla daha uyumlu insanlar olduğunu söyleyebiliriz.

İkinci olarak, geçiş yapmalarını kolaylaştıran bir alanda bulunabilirler. Üçüncü olarak, yapay zekânın kullanımına daha uygun bir alanda çalışabilirler. Hukuk ekiplerimiz aynı şekilde kullanamayacak; daha çok sınırlar ve güvenlik önlemleri oluşturmaya, yavaş ve güvenli ilerlemeye odaklanacaklar.

İşlerin tasarımı gereği bazı insanlar daha hızlı ilerleyecek. Öğrenme davranışlarımızda da daha deneysel olan insanlar var. Bunlar sizin öncüleriniz olabilir. Başlangıcı onlar yapar. Ancak insanların yapay zekâyı nasıl kullandığına baktığımda şunu fark ettim: Bir e-postayı yazıp daha güzel hâle getirmek dönüştürücü değildir.

Tüm bilgileri ve verileri tüketiyorsunuz ama bu mutlaka dönüştürücü olmuyor. Yapay zekâyı kullanarak günün kıyafetini oluşturduğumda bunun iş açısından çok fazla amacı yok. Peki neyi ödüllendirip tanıyacaksınız? Bu insanların çalışma biçimini nasıl değiştiriyor? Bunu ifade etmeniz gerekir, çünkü ekipler arasında farklılık gösterecektir.

Örneğin pazarlama ekibimizin öncü olduğunu ve yapay zekâyı kullanmaya oldukça iyi devam ettiğini gördüm. Mühendislik ekibimiz de öyle. Ancak daha yavaş ilerleyen başka ekipler de var. Satış ekibi hâlâ e-posta taslağı hazırlamanın dışında yapay zekâyı nasıl kullanabileceğini anlamaya çalışıyor.

Çünkü insanlarımızla kurmak istediğimiz bağ hâlâ önemli. LinkedIn’de yapay zekâ tarafından hazırlanmış bir mesaj yayınladığınızda, beklediğiniz açılma oranlarını elde etmeyebilirsiniz. Bu nedenle insan dokunuşuna hâlâ ihtiyaç var. Kullanım yüzdesine veya insanların ne kadar veri birimi tükettiğine bakmak, yapay zekânın iş açısından ne kadar faydalı olduğunu ifade etmenin iyi bir yolu değil.

Her işte yüzde yüzlük kapasitenin hangi bölümlerini insanın, hangilerini yapay zekânın, hangilerini de insan ve yapay zekânın birlikte yapabileceğini düşünebilirsiniz. Bu alanlarda nasıl ilerleme kaydedildiğine bakmalısınız. Anju’nun artık kullanabileceği fazladan zamanı daha stratejik biçimde nasıl değerlendirebileceğini düşünmelisiniz. Bu nedenle basit bir matris yok.

Farklı roller için çok farklı olacaktır. HumanX sırasında öğrendiğim çeşitli yapay zekâ araçları, yalnızca etkileşimi değil, araçların verimliliğini, insanların onları nasıl kullandığını ve günlük işlerine nasıl etki ettiğini görmenize yardımcı olabilir.

David Rice: Veri birimi kullanımının gerçek veya anlamlı benimsemeyi göstermediğini sıkça duydum. Bir şey kullanıyor olabilirsiniz, ancak rastgele sorular soruyor veya akşam yemeği planlıyorsanız bu pek faydalı değildir.

Rollerin bağlamını dikkate almadığımızda ve herkese “Ayak uyduramıyorsunuz” veya “Bunu daha fazla kullanmalısınız” dediğimizde, liderlere duyulan güven daha da aşınır. Çünkü liderler insanların işlerinin ne gerektirdiğini anlamıyormuş gibi görünür. Güven sorunlarımız zaten var; bu sistemleri tasarlarken çok dikkatli olmalıyız.

Anju Choudhary: Başlangıçta insanlar yapay zekânın benimsenmesi veya herkesin yapay zekâyı kullanmaya başlaması konusunda endişeliydi. Mesaj “Bir şey yapın, ne olursa olsun yapay zekâyla bir şeyler yapın” şeklindeydi. İnsanlar ChatGPT veya OpenAI’dan Claude’a geçip veri birimlerini ve kullanımı düşünmeye başladığında “Peki bunu nasıl kullanıyoruz?” sorusuna geldiler. Başlangıçta önemli olan neydi; şimdi nasıl sorusu önemli.

Yapay zekâyla doğum günü partileri organize edebilirsiniz, ancak bunun çevre üzerindeki etkisini düşünmek de çok önemli. Bu araçların çoğu ücretsiz olduğu için insanlar bunu başta düşünmedi.

Nasıl kullanacağımızı düşünürken neden kullanmam gerektiğine ve nasıl fark yaratabileceğine daha fazla dikkat edeceğiz. Benim için yararlı olduğu bir durum, bir e-postayı daha hızlı hazırlamak ve İK açısından gerekli dili kullanıp kullanmadığımı kontrol etmekti.

Bu iyi, ancak dönüştürücü değil. Bu noktaya ulaşmak için her gün nasıl çalıştığımızı daha derinlemesine incelemeli ve her iş sorumluluğunu parçalara ayırmalıyız. Bu durumda herkese uyan tek bir çözüm olmayacak.

David Rice: Kesinlikle. Tüm bu konferanslarda e-posta sorununu duydum. Üç ay önce “iş artığı” dediğimde bunu kastetmemiştim. Ama şimdi gerçekten bir e-posta sorunumuz olduğunu düşünüyorum.

İnsanların yapay zekâyı ne için kullandıklarını düşünmeleri gerekiyor. Bunun için enerjiyi başka yerde tüketmek mi istiyorsunuz, yoksa kendi enerjinizden biraz harcayıp bunda iyi olmak ve insan gibi iletişim kurma değerini korumak mı istiyorsunuz? Son birkaç aydır bunun için ve nasıl kullanılacağına dair değişen konuşmayı takip ediyorum.

İnsan davranışını tanımak ve güçlendirmek için yapay zekâ destekli bir platform kullanmakta ilginç bir gerilim var. Akıllı otomasyon hangi noktada liderlerin çalışanlarına gerçekten dikkat etmesinin yerine geçer? Araçların insan muhakemesini güçlendirdiğinden, onun yerini almadığından veya liderlerin kontrolü bırakmasına izin vermediğinden nasıl emin olursunuz?

Anju Choudhary: Bir süre önce çeşitli anketlerden topladığımız tüm verileri, görmek istediğimiz davranışları ifade etmek ve bunlarla bağlantı kurmak için anlamlı biçimde kullanma fırsatımız olduğunu konuşuyorduk.

İK’nın çok fazla veri toplaması sorununu her zaman yaşadık. Bir aksiyon almadan önce başka bir anketin zamanı geliyordu. Bunlar önemli. Kuruluşunuzda ve her ekipte neler olup bittiğini izlemek ve onlara daha iyi nasıl hizmet edebileceğinizi bilmek istiyorsunuz. Ancak yapılacak çok fazla iş ve çok az zaman olduğu için sürekli bunalmış durumdaydık.

Bu fırsat sayesinde daha insancıl olabilir ve verileri kullanarak 80/20 kuralını belirleyebilirsiniz. Hangi yüzde yirmilik bölüm yüzde seksen etki yaratacak? Herkesin daha kapsayıcı ve daha iyi bir iş yerinde performans gösterebilmesi için insan unsurunu nasıl kullanacaksınız?

Bu bir fırsat. Daha derine inmek ve ödüllendirmek ve tanımak istediğiniz davranışları gözlemleyen kültür elçileri oluşturmak gerekir. Yapay zekâyı, üzerinde aksiyon alabileceğiniz içgörüler sağlamak için kullanabiliriz.

David Rice: Bunun genel görünmemesi önemli. İnsanlar düşünülerek hazırlanmış bir şeyle otomatikleştirilmiş bir şeyi ayırt edebilir. Liderlik denklemindeki insan dokunuşunu korurken, bunu nerede uygulamanız gerektiğini daha iyi anlamak büyük avantaj.

Anju Choudhary: Yapay zekânın çalışan yönetimi sorumluluğunuzu üstlenmesine izin veremezsiniz. İnsanlar bunu anlar. Genel bir mesaj gönderdiğinizde bunu daha düşünceli bir mesajdan ayırt ederler.

Daha düşünceli davranmaya bir örnek vereyim. 2019 civarında Güney Kaliforniya’dan buraya taşındık. Aynı gün ben yeni işime, oğlum da yeni okuluna başladı. Günün sonunda eve geldik ve konuştuk. Ben “Sizinle çalışmayı sabırsızlıkla bekliyorum, sizi aramızda görmekten mutluyum” gibi mesajlar almıştım.

Oğlumun ise öğretmeninin herkese “Yeni bir beşinci sınıf öğrencimiz geliyor” demesiyle yazılmış bir sürü mektubu vardı. Bir çocuk “Köşede oturan Asyalı kız benim. Kütüphane hakkında her şeyi biliyorum; sorunuz olursa bana ulaşın,” yazmıştı.

Başka bir çocuk “Beyzbolu seviyorum. Bazen oynamak için öğle yemeğini atlıyorum. Beyzbol oynamak istersen hazırım,” demişti. Bu, oğlumun okulda yaşadığı en iyi işe alıştırma deneyimiydi. Benim kurumsal deneyimim ise daha geneldi. Bu nedenle daha insani ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak için çabayı ve zamanı kullanmanızı, genel hoş geldin mesajı yerine bunu yapmanızı öneririm.

David Rice: Ben de bunu isterim. “Ben rastgele Slack kanalındaki baba şakaları ve iğneleyici yorumları yapan adamım,” diyebilmek güzel olurdu.

Anju Choudhary: İşte bu. Bayıldım. Anında bağlantı kuruldu.

David Rice: O zaman ne bekleyeceğinizi tam olarak bilirsiniz. İlk doksan gündeki bire bir tanışma toplantıları da her seferinde tamamen bilinmez olmaz. İlk doksan gün “Tanrım, bütün bu insanları nasıl hatırlayacağım?” dedirtebilir.

Ben şahsen hep “Bütün bu insanları nasıl hatırlayacağım?” diye düşünürüm. Ancak tutunabileceğim bir şey olursa, örneğin her şeyin nerede saklandığını bilen kız veya beyzbol tutkunu adam, işim kolaylaşır.

Anju Choudhary: Kesinlikle. İşinizde enerjinizi tüketen şeyler vardır. Bunlar tekrarlanan işlerdir ve kimse önemsemez. “Kaç günlük ücretli izin hakkım kaldı?” gibi soruları yapay zekâ aracılığıyla çözebilirsiniz.

Ancak biri doğum iznine ayrılacaksa onunla oturup bir plan oluşturabilir ve “Geri döndüğünüzde bu süreçte sizi şöyle destekleyeceğiz” diyebilirsiniz. İnsan unsurunu desteğe ihtiyaç duyulan yerde, doğru amaçla kullanabilirsiniz. Tekrarlanan işleri ise yapay zekâ üstlenebilir.

David Rice: Daha fazla bilinçli insan düşüncesini, gerçekten buna ihtiyaç duyduğumuz alanlara yönlendirmek. Doğum izni deneyimi bunun harika bir örneği. Son soruma geldim. Bir CEO veya İnsan ve Kültürden Sorumlu Genel Müdür size gelip “Büyük bir yapay zekâ dönüşümünden geçiyoruz. İnsanları tanıma ve ödüllendirme biçimimizde ilk olarak neyi değiştirmeliyim?” dese ne söylersiniz?

Anju Choudhary: İnsanların bu programdan ne hissetmesini veya ne çıkarmasını istiyorsunuz? Bunu en önemli unsur olarak belirleyin. İnsanların ne söylediğini unutmak kolaydır, ancak bu doğrudan nasıl hissettiklerine bağlanır. Onlarla derin bir bağ kuracaksa programı oluşturun ve büyümesini izleyin. Meselenin özü budur.

Kısa bir örnek verebilir miyim? Seyahat günlerimden kazandığım puanları, oğlum on bir yaşına geldiğinde ona bir uçuş deneyimi satın almak için kullandım. Bu, aramızda duygusal bir bağ yarattı. Şimdi “Anne, ne zaman daha fazla puan kazanacaksın?” diye soruyor. Ben de performans göstermeye ve bu puanları biriktirmeye devam etmek istiyorum ki bunu onunla paylaşabileyim.

Sadece benimle değil, ailemle de duygusal bir bağ oluştu. Daha yüksek performans gösterdiğinizde tanınırsınız ve bunu elde edersiniz. Ancak tanındığım şeyler de benim için önemli. İnsanlar “Anju bana ait olduğumu hissettiğim bir alan oluşturuyor,” dediğinde bu benim için anlamlıdır.

İşimin özü budur. İnsanların en iyi işlerini yapabilmeleri için bir fırsat oluşturmak istiyorum. Bunu yaptığım için tanındığımda, her gün bunu sürdürmek için daha fazla motive oluyorum.

David Rice: İnsanların ne yapmasını istediğiniz yerine nasıl hissetmelerini istediğinizi söylemeniz çok hoşuma gitti.

Çünkü genellikle insanların bununla ne yaptığına, ne yapabileceğine ve ne yapması gerektiğine takıntılı hâle geliyoruz. Bu geçerli bir konuşma, çünkü işten söz ediyoruz. Ancak deneyim hakkında konuştuğumuzda, deneyimleri yaptıklarımızla hatırladığımızı düşünürüz; gerçekte deneyimleri nasıl hissettiğimizle hatırlarız.

Ben yürüyüş yapmayı çok severim. Dağın zirvesine ulaştığımda bunu dağın zirvesine yürüdüğüm için hatırlamam. Oraya ulaştığımda nasıl hissettiğimi, ne gördüğümü ve bende bıraktığı izlenimi hatırlarım. Deneyimi benim için daha zengin, anlamlı ve değerli yapan budur.

Aynı şeyi burada da düşünmeliyiz. İnsanların ne hissetmesini istiyorsunuz? Tüm bunları yapabilirler, ancak sonrasında onların yerini doldurmaya, otomatikleştirmeye veya sistemin dışına itmeye çalıştığınızı hissederlerse bu, başka birçok zehirliliğe yol açacak korkunç bir deneyim olur.

Bu tür bir duygu çok hızlı yayılır. Bu kadar direnç ve insanların kuruluşlarının yapay zekâ çalışmalarını sessizce sabote ettiğine dair hikâyeler duymamızın nedeni bu olabilir. Bunun önemli bir bölümü, onlara yerlerinin doldurulabilir olduğunu hissettirmiş olmanızdan kaynaklanıyor.

Becerilerinin artık önemli olmadığını hissettirdiniz. Tüm bu şeyleri yapabilirler, ancak eylemlerini yapabileceklerine göre değil, nasıl hissettiklerine göre belirliyorlar. Bunu söylemiş olmanızdan dolayı çok memnunum. Programa katıldığınız için teşekkürler. Harikaydı.

Anju Choudhary: Beni davet ettiğiniz için çok teşekkür ederim David. Sizinle buluşmak ve sohbet etmek her zaman harika. Konuşmamızı çok sevdim. Teşekkürler.

David Rice: Kesinlikle. Dinleyiciler, bunu beğendiyseniz ve bunun gibi daha fazla içerik istiyorsanız peoplemanagingpeople.com/subscribe adresine gidin. Bültene kaydolun. Bu arada, insanlara yalnızca ne yaptırdığınızı değil, onları nasıl hissettirdiğinizi düşünmek iyi olabilir.